NPD 项目常见问题解决方案

NPD 项目常见问题解决方案

NPD C++ implementation of Fast-and-Accurate-Unconstrained-Face-Detector 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/np/NPD

1. 项目基础介绍及主要编程语言

NPD (No Περιβάλλον Πρόogrammatismos Detector) 项目是一个基于 C++ 实现的快速且准确的无约束人脸检测器。该项目旨在为开发者提供一个高效的人脸检测解决方案，适用于各种规模的应用场景。项目主要使用 C++ 编程语言，同时提供 Python 版本的实现（但性能较 C++ 版本慢）。

2. 新手常见问题及解决步骤

问题一：项目依赖和环境配置

问题描述： 新手在开始使用项目时，可能不知道如何正确配置项目依赖和环境。

解决步骤：

1. 确保安装了 C++ 编译环境，如 GCC 或 Clang。
2. 安装项目所需的库，如 OpenCV。可以使用包管理器如 apt-get 或 brew 进行安装。
3. 在项目根目录下执行 mkdir build && cd build 创建构建目录。
4. 运行 cmake .. 命令生成构建系统文件。
5. 使用 make 命令编译项目。

问题二：如何准备训练数据

问题描述： 新手可能不清楚如何准备用于训练人脸检测器的数据集。

解决步骤：

1. 在项目根目录下创建一个名为 data 的文件夹。
2. 在 data 文件夹中创建两个文本文件：FaceDB.txt 和 NonFaceDB.txt。
3. FaceDB.txt 文件用于存放人脸图片及其边界框坐标，格式为 图片路径 x1 y1 x2 y2。
4. NonFaceDB.txt 文件用于存放非人脸图片，格式为 图片路径。
5. 如果需要，还可以创建一个 hd.txt 文件，用于存放硬负样本图片，格式与 NonFaceDB.txt 相同。

问题三：如何调整模型参数以适应不同应用需求

问题描述： 新手可能不知道如何调整模型参数以适应不同的应用场景。

解决步骤：

1. 打开 detection/LearnGAB.cpp 文件。
2. 根据需要调整第 58-64 行的代码，以适配不同的模型。
3. 同样在 detection/LearnGAB.cpp 文件中，调整第 262-265 行的系数，以适应模型变化。
4. 重新编译并运行项目，以验证调整后的模型效果。

NPD C++ implementation of Fast-and-Accurate-Unconstrained-Face-Detector 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/np/NPD