稍微介绍下此函数的几个参数：
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。

以下是此函数的完整表述：
double sigma, double contr_thr, int curv_thr,
int img_dbl, int descr_width, int descr_hist_bins )
{
IplImage* init_img;
IplImage*** gauss_pyr, *** dog_pyr;
CvMemStorage* storage;
CvSeq* features;
int octvs, i, n = 0;

< /* check arguments */
if( ! img )
fatal_error( "NULL pointer error, %s, line %d", __FILE__, __LINE__ );

< if( ! feat )
fatal_error( "NULL pointer error, %s, line %d", __FILE__, __LINE__ );

< /* build scale space pyramid; smallest dimension of top level is ~4 pixels *