SIFT（Scale-invariant feature transform）是2004年提出的，至今已经经受住各种考验，被证实是在同类描述子中具有很强健壮性的算法。
SIFT既是一种特征点检测算法，也同时提供特征点的描述子。
本文使用两个示例，简单介绍在python下如何使用opencv计算SIFT特征点
完整代码及更多算法demo，见我最近开始构建的 AI ToolBox
我建立 AI ToolBox 的初衷是，将工作学习中编写的代码中可复用的部分总结起来，组成一个工具箱，提高工作中尝试算法的时间成本。希望也能对大家有用，我会持续的进行更新，下面进入正题。
由于SIFT及SURF等特征点检测算法已经申请专利，其算法实际是独立于opencv之外的。
因此，(假设你已经安装了opencv)你在搜索网上教程尝试使用SIFT算法时，你可能遇到下面的问题
'module' object has no attribute 'xfeatures2d'
这是由于你没有安装 opencv-contrib-python 库导致的，解决方法：
pip install opencv-contrib-python
但愿程序已正常运行，但是，取决于你的各种版本配置，你还可能遇到这样的问题：
……Set OPENCV_ENABLE_NONFREE CMake option and rebuild the library in function 'cv::xfeatures2d::SIFT::create'
在 stackflow 上可以找到该问题的若干解决办法
由于我猜测这是和版本相关的问题，我是用如下方法解决的，很简单。
先卸载 opencv 和 opencv-contrib-python， 再重新安装统一版本的两个库。依此输入如下命令：
pip uninstall opencv-python
pip uninstall opencv-contrib-python
pip install opencv-python==3.3.0.10
pip install opencv-contrib-python==3.3.0.10
我们先来简单感受一下SIFT在做什么
调用很简单：
使用detectAndCompute方法检测特征点
使用drawKeypoints将特征点绘制处理
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov 8 15:34:41 2018
SIFT特征点检测demo1
计算SIFT特征点并绘制于图像中
@author: zyb_as
"""
import cv2
# 1) 以灰度图的形式读入图片
psd_img_1 = cv2.imread('jgz1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 2) SIFT特征计算
# 初始化detector
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
# 检测特征点
psd_kp1, psd_des1 = sift.detectAndCompute(psd_img_1, None)
# 3) 绘制特征点
#画出特征点
im_keypoint = cv2.drawKeypoints(psd_img_1, psd_kp1, psd_img_1,
flags = cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
cv2.imshow('image', im_keypoint)#展示图片
cv2.waitKey(0)#等待按键按下
cv2.destroyAllWindows()#清除所有窗口
结果如下：
我们可以用SIFT点做些什么呢？
最常见的应用有图像拼接、模板匹配等
在demo2中，我们假设这样的应用场景： 已有一张人脸模板，在另一幅图像中，尝试判断其中是否包含这个人的脸。
核心思路是：
1）使用SIFT分别检测图片和模板的特征点
2）对两组特征点进行KNN匹配
3）使用RANSAC剔除误匹配的点对
4）通过最后留下的配对成功的点对的数量，通过一个阈值，判断图像中是否出现了模板人脸对应的同一个人
这里我们对前两部进行实现练习：
代码详见AI ToolBox中的sift_demo2.py
看下效果：
可以看到，强大的SIFT描述子可以很好的匹配出两幅图中的同一个人，即使是像金馆长这种已经被做成表情包的例子，都可以匹配成功。
同时，对于不是同一个人的情况，即使都是人（都有同样人类的面部结构），SIFT也能够进行很好的区分。
David G.Lowe Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints. January 5, 2004.
Python-opencv3 SIFT算法做特征匹配
Python进行SIFT图像对准
SIFT算法详解
SIFT detector and descriptor
本文来自团队的安晟同学，他的github地址为：
https://github.com/monkeyDemon
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