备注：SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出，不会因光照，仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。
参考地址：https://docs.opencv.org/3.4/d2/d29/classcv_1_1KeyPoint.html
测试代码：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('4.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# cv2.imshow('origin',img)
#SIFT
detector = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
keypoints = detector.detect(gray,None)
cv2.drawKeypoints(gray,keypoints,img)
points2f = cv2.KeyPoint_convert(keypoints) #将KeyPoint格式数据中的xy坐标提取出来。
print(keypoints)
print(points2f)
cv2.imshow('test',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
测试效果：