DLib : train_shape_predictor_ex.cpp

DLib : train_shape_predictor_ex.cpp

本文关键字：ex cpp predictor shape train DLib      更新时间：2023-10-16

我正试图通过在helen数据集上执行train_Dlib_shape_predictor_ex.cpp来训练Dlib的形状预测器，如代码中所述，我将测试图像放在形状预测器当前目录中的人脸文件夹中。但当我运行代码时，它会抛出以下异常：

C:train_shape_predictor_exRelease>train_shape_predictor_ex test
exception thrown!
ERROR: unable to open test/training_with_face_landmarks.xml for reading.

由于helen数据集中没有可用的training_with_face_landmarks.xml和testing_with_face_landmarks.xml文件，请访问以下页面：链接

有一个名为annotation的文件夹，它包含一个文本文件，其中包含数据集中每个图像的194个地标点位置。如何将此文件转换为training_with_face_landmarks.xml。

我为总共2000个图像中的helen训练图像（第1、2、3和4部分）创建了training_with_face_landmarks.xml。

下载链接：https://www.dropbox.com/s/jk98moqm8vopp5b/training_with_face_landmarks_2000.zip?dl=0

步骤：

  1. 下载火车图像-部分1，火车图像-第2部分，火车图像部分3&列车图像-第4部分http://www.ifp.illinois.edu/~vuongle2/海伦/。（每个部分有500个图像，因此总共有2000个图像）
  2. 放置所有图像&公共文件夹中的training_with_face_landmarks.xml（例如：文件夹名称"train"）

  3. 在项目train_shape_predictor_ex.cpp中，注释掉这些部分/行

    a。testing_with_face_landmarks.xml及其用法参考b.训练器集合_横向采样_装载（100）c.训练器set_nu（0.05）d.训练器set_tree_depth（3）

  4. 将命令行参数设置为/列车
  5. 运行项目
  6. 它将生成大小约178 MB的sp.dat（在我的笔记本电脑中大约花了2个小时）
  7. 在face_landmark_detection_ex项目中使用此sp.dat文件命令行Ex:sp.dat Example_image.jpg
  8. 在face_landmark_detection.ex.cpp中，a.在194的循环中，调用draw_solid_circle函数b.使用save_png函数将地标输出保存为文件

享受：）

问候Gopi。J

打开"training_with_face_landmarks.xml"文件并观察其结构。

现在，问问自己：

  1. 文件之间有什么变化？（提示：点数据）
  2. 什么保持不变？（提示：通用"锅炉板"顶部和尾部）

打开海伦的数据-再次问同样的问题。。。

您现在的任务是将HELEN集合中的数据解析为一个临时数据结构/变量，然后将其写入具有所有所需顶部和尾部的文件。这将是一个笨拙的和可能令人讨厌的写循环内循环内循环等，但你会做到的。

"c++i/o流"作为一个搜索字符串会让你开始。

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