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SIFT特征算法是如何保证平移、旋转不变的？ - 知乎
可以把sift特征看作是根据关键点的方向，把关键点周围的图片旋转一下再提取hog特征。这个提取到的hog特征就具有了旋转不变性。 sift只对关键点提取特征，就保证了平移不变性。关键点被平移到哪里了，没关系，sift的关键点定位可以找到这些关键点。
SIFT算法原理与源码分析 - 知乎
SIFT匹配的结果从图中可以看到，大部分的点都匹配正确，只有一个点匹配出错（出错的点也是具有高度的相似性），下面对这两步详细分析。 2 SIFT核心算法——computeKeypointsAndDescriptors computeKeypointsAndDescriptors就是SIFT的核心部分，可以细分为以下几步：
什么是SIFT算法，能详细介绍一下吗？ - 知乎
SIFT 算法对图像的亮度变化具有一定的鲁棒性，但并非完全不受影响。SIFT 利用了图像的高斯差分（Difference of Gaussians，DoG）来找到局部极值点作为特征点的位置，然而如果图像亮度的对比度发生了显著的变化，keypoint 的检测会受到影响。例如，如果图像局部区域
在SIFT和SURF之后，有哪些比较新的且具有一定影响力的自然图像配准算法？ - 知乎
sift和surf确实是经典中的经典，尤其是sift，那可是李老师的大作。但是岁月不饶人啊，这俩老家伙虽然经典，但早就被后浪拍死在沙滩上了。咱们不扯虚的，直接上干货，看看近些年都有哪些算法后来居上，带动了一波图像配准的新高潮。
SIFT SURF 的特征提取方法是如何保持尺度不变性的？ - 知乎
SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 是一种经典的计算机视觉算法，用于从图像中提取特征点。其目的在于将图像中的信息通过特征的方式表示，使得这些特征在图像缩放、旋转、亮度变化，甚至在一定程度上对仿射变换等情况下保持不变。
目前火热的Deep Learning会灭绝传统的SIFT SURF的特征提取的算法吗？ - 知乎
SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点，并计算出关键点的方向。这些关键点一般比较突出，不会因光照、仿射变换和噪音等因素而变化，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。 SIFT算法主要步骤： Scale-space Extrema Detection——尺度空间极值检测
用win10自带的截屏win+shift+s截的图保存到哪了？ - 知乎
用win10自带的截屏win+shift+s截的图保存到剪贴板，可直接粘贴使用。
Hog,SIFT以及LBP这三种特征有什么不同？ - 知乎
SIFT、HOG、LBP，这三者都属于局部特征。一、三者原理上的区别 1 SIFT：Scale-Invariant Feature Taransform，尺度不变特征变换。尺度空间的极值检测：搜索所有尺度空间上的图像，通过高斯微分函数来识别潜在的对尺度和旋转鲁棒性较强的点。