尺度不变特征变换（SIFT）

SIFT 是计算机视觉中的一种特征提取算法。它旨在检测和描述图像中的局部特征，这些特征不受图像尺度、旋转和光照变化的影响。SIFT 的工作原理是识别图像中的关键点 —— 即具有独特特征的位置，然后通过一组特征对这些关键点进行描述，这些特征可用于目标识别、图像拼接、3D 模型构建等任务。SIFT 已被广泛应用于各类场景，从自动驾驶（用于目标检测）到图像检索系统。