DLib: train_shape_predictor_ex.cpp

Question

Я пытаюсь подготовить предсказатель формы Dlib, выполнив train_dlib_shape_predictor_ex.cpp по адресу helen dataset, как описано в коде, я помещаю тестовые изображения в папку лица в текущем каталоге предиктора формы. Но когда я запускаю код он бросает 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 не training_with_face_landmarks.xml и testing_with_face_landmarks.xml файлов доступен в HELEN набора данных на следующей странице: link

Там будет папка с именем аннотации, который содержит один текстовый файл содержащий 194 ориентированных точек для каждого изображения в наборе данных. Как преобразовать этот файл в training_with_face_landmarks.xml.

Answer 1

Открыть файл 'training_with_face_landmarks.xml' и просмотреть его структуру.

Теперь спросите себя:

1. Какие изменения между файлами? (подсказка: данные о точках)
2. Что остается неизменным? (Подсказка: общий «котел плита» верх и хвост)

Открывают данные HELEN - спросить то же самое еще раз ...

Ваша задача теперь, чтобы разобрать данные от HELEN установить в временный data-structure/variable, а затем записать его в файл со всеми необходимыми вершинами и хвостами. Это будет kludge и, вероятно, раздражает писать с петлями внутри петель внутри петель и т. Д., Но вы доберетесь туда.

'C++ i/o streams' в качестве строки поиска поможет вам начать работу.

Answer 2

Создано учебное_with_face_landmarks.xml для учебных образов helen (часть 1, 2, 3, & 4) из всего 2000 изображений.

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

Шагов:

1. Скачать Поезд изображение - часть 1, Поезд изображение - часть 2, Поезд изображение - часть 3 & Поезд изображения - часть 4 из http://www.ifp.illinois.edu/~vuongle2/helen/. (каждая часть имеет 500 изображений, поэтому всего 2000 изображений)
2. Поместите все изображения & training_with_face_landmarks.xml в общую папку (например: имя папки «поезд»).

3. В train_shape_predictor_ex.cpp проекта, закомментируйте эти разделы/линии

   а. Ссылка на test_with_face_landmarks.xml и его использование b. тренер set_oversampling_amount (100) c. тренер set_nu (0.05) d. тренер set_tree_depth (3)

4. Набор аргументов командной строки, как ./train
5. Выполнить проект
6. Он будет генерировать sp.dat размером прибл 178 МБ (ушло 2 часа примерно в моем ноутбуке)
7. Использование этот файл sp.dat в проекте face_landmark_detection_ex Командная строка Ex: sp.dat Example_image.jpg
8. В face_landmark_detection_ex.cpp, a. В петле 194, вызовите функцию draw_solid_circle b. используя функцию save_png, сохраните вывод ориентира в виде файла.

Наслаждайтесь :)

С уважением гопи. J