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Python中利用Scipy包的SIFT方法进行图片识别的实例教程(python中scipy用法)
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scipyscipy包包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱。它的不同子模块相应于不同的应用。像插值，积分，优化，图像处理，，特殊函数等等。scipy可以与其它标准科学计算程序库进行比较，比如GSL(GNU C或C++科学计算库)，或者Matlab工具箱。scipy是Python中科学计算程序的核心包;它用于有效地计算numpy矩阵，来让numpy和scipy协同工作。在实现一个程序之前，值得检查下所需的数据处理方式是否已经在scipy中存在了。作为非专业程序员，科学家总是喜欢重新发明造轮子，导致了充满漏洞的，未经优化的，很难分享和维护的代码。相反，Scipy程序经过优化和测试，因此应该尽可能使用。scipy由一些特定功能的子模块组成，它们全依赖numpy,但是每个之间基本独立。举个Debian系的Linux中安装的例子（虽然我在windows上用--）：导入Numpy和这些scipy模块的标准方式是：
主scipy命名空间大多包含真正的numpy函数(尝试 scipy.cos 就是 np.cos)。这些仅仅是由于历史原因，通常没有理由在你的代码中使用import scipy。
使用图像匹配SIFT算法进行LOGO检测先上效果图：
其中是logo标识,
代码如下.
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