Estoy tratando de evaluar la corrección de la implementación de mi descriptor SURF con el estándar de facto framework by Mikolajczyk et. al. Estoy usando OpenCV para detectar y describir funciones de SURF, y uso las mismas funciones como entrada para la implementación de mi descriptor.¿Cómo utilizar el marco de evaluación de Mikolajczyk para detectores/descriptores de características?
Para evaluar el rendimiento del descriptor, el marco requiere primero evaluar la repetibilidad del detector. Desafortunadamente, la prueba de repetibilidad espera una lista de posiciones de características junto con parámetros de elipse que definen el tamaño y la orientación de una región de imagen alrededor de cada característica. Sin embargo, el detector SURF de OpenCV solo proporciona la posición, escala y orientación de la función.
El related paper propone calcular esos parámetros de elipse iterativamente a partir de los valores propios de la matriz del segundo momento. ¿Es esta la única manera? Por lo que puedo ver, esto requeriría algo de manipulación con OpenCV. ¿No hay forma de calcular esos parámetros de elipse después (por ejemplo, en Matlab) desde la lista de características y la imagen de entrada?
¿Alguien ha trabajado alguna vez con este marco y podría ayudarme con algunas ideas o sugerencias?
Gracias. Conozco este artículo, pero lamentablemente no proporciona más detalles sobre cómo obtener los parámetros de elipse. –