在他2004年的论文“尺度不变关键点的独特图像特征”中，他给出了许多“重复性”的数字作为XXX的函数，例如图3,4和6，但他没有详细说明计算“可重复性”。
他实际上给出了第8页图3中“重复性”的简单解释，即“在变换图像中在相同位置和比例下可重复检测的关键点的百分比”。
然而， 1）我们怎样才能知道在变换后的图像中检测到关键点的天气，只需逐个检查关键点？我不认为它是实用的，因为有成千上万的keypints。
2）我们可以认为在相同位置可重复检测的关键点有多近？ 3像素，6像素？或者根本不是像素？
我不知道如何上传论文“Scale-Invariant Keypoints中的独特图像特征”。链接在这里： http://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/ijcv04.pdf
答案 0 :(得分：3)
如果您在第9页的第一段中注意到，作者会详细介绍在同一位置检测到关键点的容差。首先，“相同比例”被给出为在正确比例的sqrt(2)因子内，其必须是操作员已知或数据集中标记的手。其次，“相同位置”被定义为在x和y方向上的σ像素内，其中“σ是关键点的比例（从等式（1）定义为差异中使用的最小高斯的标准偏差 - - 高斯函数）“
关于你更普遍的问题，不幸的是，答案必须确实必须彻底检查关键点。您收集探测器在变换后的图像上触发的所有位置/比例对，并将它们与原始图像中的真实位置进行比较。您需要手动记录关键点位置，或首先运行一个简单的算法（比如使用基本的KLT关键点检测器，只需存储它找到的关键点的坐标列表，并假装这些是“基本事实”......你这样会有一定的准确性，但你会更能自动化这个过程。
像这样的大规模咕噜咕噜的工作（编写代码以详尽检查大量的关键点）通常是培养给研究生的东西。 Blerg。