【SIFT算法是什么？】

SIFT算法是指标准稳定特征变更算法（Scale-Invariant Feature Transform），用于在数字图像中提取特征（角点、边沿等）。SIFT算法能够用来停止物体识别、图像婚配、三维重建等使命。

SIFT算法的次要原理是通过寻找关键点，提取稳健的对图像缩放、扭转、亮度、噪声等变革不敏感的特征，从而实现对图像的“识别”。SIFT算法的根本步调包罗标准空间极值点检测、关键点定位、标的目的确定、特征描述、特征婚配等。

SIFT算法具有标准稳定性、扭转稳定性、光照稳定性、仿射稳定性等长处，适用于处置较大、较小、较暗、较亮的图像，在医学图像、物体识别、安防监控等范畴有普遍的应用。

SIFT算法的局限性在于计算复杂度较高，对计算资本要求较高，关于大规模图像处置存在困难。同时，SIFT算法关于图像中的反复形式会产生干扰，容易产生误婚配。针对那些问题，研究者提出了一系列改良算法，如SURF算法、FAST算法、ORB算法等。

SIFT算法是一种普遍应用于计算机视觉范畴的特征提取算法，具有多种长处和应用。但其计算复杂度和误婚配问题也需引起重视，将来可望呈现愈加高效的算法。