DLib: train_shape_predictor_ex.cpp

Я пытаюсь обучить предиктору формы Dlib, выполнив http://dlib.net/train_shape_predictor_ex.cpp.html для набора данных helen, как описано в коде. Я помещаю тестовые изображения в папку лица в текущем каталоге предиктора формы. Но когда я запускаю код, он выдает следующее исключение:

C:\train_shape_predictor_ex\Release>train_shape_predictor_ex test

exception thrown!
ERROR: unable to open test/training_with_face_landmarks.xml for reading.

как нет training_with_face_landmarks.xml а также testing_with_face_landmarks.xml файлы доступны в наборе данных helen на следующей странице: ссылка

Существует папка с именем annotation, которая содержит один текстовый файл, содержащий местоположение 194 точек ориентира для каждого изображения в наборе данных. Как конвертировать этот файл в training_with_face_landmarks.xml,

Источник

2 ответа

Решение

Откройте файл training_with_face_landmarks.xml и просмотрите его структуру.

Теперь спросите себя:

  1. Что меняется между файлами? (подсказка: данные точки)
  2. Что остается прежним? (подсказка: общая "верхняя часть и хвост котла")

Откройте данные HELEN - спросите то же самое снова...

Теперь ваша задача - проанализировать данные из набора HELEN во временную структуру данных / переменную, а затем записать их в файл со всеми необходимыми параметрами top и tail. Это будет клудж и, вероятно, раздражает писать с помощью циклов внутри циклов внутри циклов и т. Д., Но вы получите это.

'C++ I / O Streams' в качестве строки поиска поможет вам начать.

Источник

Я создал training_with_face_landmarks.xml для тренировочных образов Елены (часть 1, 2, 3 и 4) из 2000 изображений.

Ссылка для скачивания: https://www.dropbox.com/s/jk98moqm8vopp5b/training_with_face_landmarks_2000.zip?dl=0

шаги:

  1. Загрузить Изображения поездов - часть 1, Изображения поездов - часть 2, Изображения поездов - часть 3 и Изображения поездов - часть 4 с http://www.ifp.illinois.edu/~vuongle2/helen/. (каждая часть имеет 500 изображений, итого 2000 изображений)
  2. Поместите все изображения и training_with_face_landmarks.xml в общую папку (например, имя папки "train").

  3. В проекте train_shape_predictor_ex.cpp закомментируйте эти разделы / строки

    а. Ссылка на testing_with_face_landmarks.xml и его использование b. тренер set_oversampling_amount(100) в. тренер set_nu(0,05) d. тренер set_tree_depth(3)

  4. Установить аргумент командной строки как./train
  5. Запустить проект
  6. Он будет генерировать sp.dat размером около 178 МБ (примерно 2 часа на моем ноутбуке)
  7. Используйте этот файл sp.dat в проекте face_landmark_detection_ex Командная строка Пример: sp.dat Example_image.jpg
  8. В face_landmark_detection_ex.cpp, a. В цикле из 194 вызовите функцию draw_solid_circle b. используя функцию save_png, сохраните вывод ориентира в виде файла.

Наслаждаться:)

С уважением Гопи. J

Источник
Другие вопросы по тегам