opencv下实现的图像缩放和旋转 。。。。。。。。。。。。。。 。。。。。。。。。。。。。。

利用opencv简单实现三种特征点匹配算法。SIFT算法 SIFT特征是图像的局部特征，对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性，对视觉变化、仿射变换也保持一定程度的稳定性。SIFT算法时间复杂度的瓶颈在于描述子的建立和匹配 ，如何优化对特征点的描述方法是提升SIFT效率的关键。

实现流程 从摄像头获取视频流，并转换为一帧一帧的图像，然后将图像信息传递给opencv这个工具库处理，返回灰度图像（就像你使用本地静态图片一样） 程序启动后，根据监听器信息，使用一个while循环，不断的加载视频图像，然后返回给opencv工具呈现图像信息。 创建一个键盘事件监听，按下”d”键，则开始执行面部匹配，并进行面具加载（这个过程是动态的，你可以随时移动）。 面部匹配使用Dlib中的人脸检测算法来查看是否有人脸存在。如果有，它将为每个人脸创建一个结束位置，眼镜和烟卷会移动到那里结束。