在图像处理领域，特征匹配是一项重要技术，用于识别和关联不同图像中的相似或相同对象。本资源包中包含基于Harris角点检测和尺度不变特征变换（SIFT）进行图像匹配的代码示例。Harris角点检测是一种经典的特征检测算法，通过计算图像局部像素的强度变化来寻找角点，通常用于检测图像中物体的边缘和角落。它使用一个2x2矩阵评估像素邻域的强度变化，并通过设定阈值筛选角点。 SIFT则强调特征的尺度和旋转不变性。该算法通过多尺度高斯金字塔处理图像，并为每个关键点生成128维描述符，确保特征匹配的精度和稳定性。SIFT在图像拼接、三维重建、目标识别等任务中具有广泛应用。通过本压缩包中的示例代码，用户可以轻松修改图片路径，运行图像匹配过程，并了解这些技术如何应用于实际项目。