卡曼尼和梅洛都是计算机视觉中常用的图像特征描述子算法，它们的主要区别如下：
1. 原理不同：卡曼尼算法是根据图像像素点的灰度值来计算局部特征的，而梅洛算法是通过对图像中部分梯度方向和幅值的统计来计算局部特征的。
2. 维度不同：卡曼尼算法计算出的局部特征是128维的向量，而梅洛算法计算出的局部特征则是64维的向量。
3. 用途不同：卡曼尼算法更适用于图像中存在大幅度旋转和缩放变换的情况下进行特征匹配，而梅洛算法则更适用于图像中存在亮度变换和小尺度旋转变换的情况下进行特征匹配。
4. 稳定性不同：卡曼尼算法在图像的旋转和缩放变换下具有很好的不变性，而梅洛算法则对这些变换不够稳定。但是在图像的亮度、畸变和一些噪声的影响下，梅洛算法比卡曼尼算法更加稳定。