爲什麼篩選特徵對平面單應性變換也是不變的

Question

我已閱讀篩選特徵的論文，並且我理解爲什麼它是旋轉不變的。 但我不明白爲什麼它也不變爲平面單應變換，正如我的測試代碼所示。 在兩幅圖像之間的單應性變換中，變化不僅包括旋轉和縮放。例如，一個矩形可以被轉換爲其他四邊形，每個角都小於或大於90度。您可以通過圖像來改變對象的形狀，但爲什麼關鍵點的特徵仍然匹配？

至於算法的細節，當關鍵點的周圍像素改變而沒有旋轉相同的度數時，關鍵點的128維特徵的值在它們減去關鍵點的梯度角時將是不同的。

有人可以解釋爲什麼嗎？

Answer 1

據我所知，SIFT描述符對於投影轉換（單應性）不是不變的。然而，當實際的單應性足夠接近相似性轉換時，它工作得很好。

這個paper by Mikolajczyk and Schmid提出了一個興趣點檢測器，它是仿射不變的。它們還通過變換計算出的圖像塊來使描述符仿射不變。