Как использовать структуру оценки Миколайчика #39; для детекторов/дескрипторов признаков?

Я пытаюсь оценить правильность реализации моего дескриптора SURF с помощью стандарта де-факто от Mikolajczyk et. аль . Я использую OpenCV для обнаружения и описания функций SURF и использую те же позиции функций в качестве входных данных для реализации моего дескриптора.

Чтобы оценить производительность дескриптора, структура требует сначала оценить повторяемость детектора. К сожалению, для проверки повторяемости требуется список позиций объектов вместе с параметрами эллипса, определяющими размер и ориентацию области изображения вокруг каждого объекта. Однако детектор OpenCV SURF обеспечивает только положение, масштаб и ориентацию объекта.

В связанной статье предлагается вычислять эти параметры эллипса итеративно из собственных значений второй матрицы моментов. Это единственный способ? Насколько я вижу, для этого потребуется немного поиграться с OpenCV. Нет ли способа впоследствии вычислить эти параметры эллипса (, например. в Matlab )из списка функций и входного изображения?

Кто-нибудь когда-либо работал с этой структурой и мог бы помочь мне с некоторыми идеями или указателями?