图书馆：train_shape_predictor_ex.cpp

Question

我正在尝试通过执行 train_dlib_shape_predictor_ex.cpp on helen dataset 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的人脸文件夹中。但是当我运行它抛出以下异常的代码时：

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.

因为在以下页面的海伦数据集中没有 training_with_face_landmarks.xml 和 testing_with_face_landmarks.xml 文件可用：link

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

Answer 1

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

现在，问问自己：

文件之间有什么变化？（提示：点数据）
什么保持不变？（提示：通用 'boiler plate' 顶部和尾部）

打开 HELEN 数据 - 再问一遍...

您现在的任务是将 HELEN 集中的数据解析为临时 data-structure/variable，然后将其写入具有所有必需的顶部和尾部的文件。在循环内循环等中编写循环会很麻烦，而且可能很烦人，但你会做到的。

'c++ i/o streams' 作为搜索字符串将帮助您入门。

Answer 2

我为 helen 训练图像（第 1、2、3 和 4 部分）创建了 training_with_face_landmarks.xml，共有 2000 张图像。

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

步骤：

从 http://www.ifp.illinois.edu/~vuongle2/helen/ 下载训练图像 - 第 1 部分、训练图像 - 第 2 部分、训练图像 - 第 3 部分和训练图像 - 第 4 部分。（每个部分有500张图片，所以总共有2000张图片）
将所有图像和 training_with_face_landmarks.xml 放在一个公共文件夹中（例如：文件夹名称 "train"）。
项目train_shape_predictor_ex.cpp中，注释掉这些sections/lines

一个。参考 testing_with_face_landmarks.xml 及其用法 b.培训师 set_oversampling_amount(100) C。培训师 set_nu(0.05) d.教练 set_tree_depth(3)
设置命令行参数为./train
运行项目
它将生成 sp.dat 大小约为 178 MB（在我的笔记本电脑上大约需要 2 小时）
在 face_landmark_detection_ex 项目中使用此 sp.dat 文件命令行示例：sp.dat Example_image.jpg
在face_landmark_detection_ex.cpp中，一种。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。

尽情享受吧:)

问候果皮。 J

图书馆：train_shape_predictor_ex.cpp

DLib : train_shape_predictor_ex.cpp

c++

face-detection

training-data

dlib