转一些SIFT代码链接
sift创始人的代码：David Lowe's SIFT code:
http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints
美国加州大学洛杉矶分校（University of California at Los Angeles) Andrea Vedaldi 博士研究生给出的基于David Lowe 发表的论文给利用Matlab和C语言混合编程给出的Sift detector and descriptor的实现过程。
http://vision.ucla.edu/~vedaldi/
详见http://hi.baidu.com/super_lw/blog/item/43357fc76a6e231e9c163d07.html
貌似很丰富
不过更易用的似乎是Rob Hess维护的sift 库：
http://blogs.oregonstate.edu/hess/code/sift/
但在使用rob代码的时候发现其非关键代码中的一个错误，而且他的代码只适于做验证，我做了一些小小的改变，使之可以更为方便的使用，可以再命令行下输入图片，并保存结果为图片和文本。文件名是被硬编码进去的
下载地址：http://download.csdn.net/source/2962313
牛津视觉几何研究组
Visual Geometry Group at Oxford
http://www.robots.ox.ac.uk:5000/~vgg/research/affine/index.html
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这里要感谢David Lowe这个大牛，不但提供了一种强悍的特征匹配算法，还给出了C++的实现代码，从软件开发的角度来说，只要会使用其中几个比较重要的函数
关键函数一：
int sift_features( IplImage* img, struct feature** feat )
这个函数就是用来提取图像中的特征向量。参数img为一个指向IplImage数据类型的指针，用来表示需要进行特征提取的图像。IplImage是opencv库定义的图像基本类型（关于opencv是一个著名的图像处理类库，详细的介绍可以参见http://www.opencv.org.cn）。参数feat 是一个数组指针，用来存储图像的特征向量。函数调用成功将返回特征向量的数目，否则返回-1.
关键函数二：
int _sift_features( IplImage* img, struct feature** feat, int intvls,double sigma, double contr_thr, int curv_thr, int img_dbl, int descr_width, int descr_hist_bins )
这个函数是函数一的重载，作用是一样的，实际上函数一只不过是使用默认参数调用了函数二，核心的代码都是在函数二中实现的。下面将详细介绍一下其他的几个参数。
intvls: 每个尺度空间的采样间隔数，默认值为3.
sigma: 高斯平滑的数量，默认值1.6.
contr_thr:判定特征点是否稳定，取值（0，1），默认为0.04，这个值越大，被剔除的特征点就越多。
curv_thr:判定特征点是否边缘点，默认为6.
img_dbl:在建立尺度空间前如果图像被放大了1倍则取值为1，否则为0.
descr_width:计算特征描述符时邻域子块的宽度，默认为4.
descr_hist_bins:计算特征描述符时将特征点邻域进行投影的方向数，默认为8，分别是0，45，90，135，180，215，270，315共8个方向。
如果只是做特征提取，上面这个函数就足够了，不同图像之间的匹配都是建立在这个基础上的，如果你有足够强的编程能力即使不懂这个算法也能够编写出像样的程序来，因为下面的比较说白了都是数据结构的比较，跟算法已经没有太多关系了。如果想要深入了解算法，还是认真的看论文和代码吧。
Sift算法与VC代码：http://download.csdn.net/source/1481248
