人脸检测FDDB评测的详细步骤

最新推荐文章于 2025-05-23 22:41:10 发布

BigCowPeking

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分类专栏：人脸检测目标检测算法安装文章标签：人脸检测 FDDB 评测

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人脸检测FDDB评测的详细步骤,分如下三步：

第一步：使用自己的人脸检测起生成检测结果：

使用你自己的分类器进行检测。在检测过程中，需要生成一个txt文档。官方文档在这里。
http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/README.txt
其实就是以下格式

这里给出写这个的C++代码。

注意：以下的p[0],p[1],p[2],p[3]分别代表着人脸的左上角点坐标（x,y）宽度和高度w,h。

string Double_String(double x)
{
    stringstream ss;
    ss << x;
    return ss.str();
}

string Int_String(int x)
{
    stringstream ss;
    ss << x;
    return ss.str();
}
void detectAndDisplay(Mat gray,string line)
{
    //以下人脸的数量用face_number代替
    string face_position_1 = line;
    string face_position_2 = Int_String(face_number);
    vector<string> face;
    for (int i = 0; i < face_number; i++)
    {

        // <left_x top_y width height detection_score> 
        //we do it
        string face_vector = Int_String(p[0]) + " " + Int_String(p[1]) + " " + Int_String(p[2]) + " " + Int_String(p[3]) + " " + Double_String(detect_score);//detect_score，根据官网上的介绍，分类器中应该就包含这个参数。如果你是用opencv,那么在detectMultiScale中可以找到
        face.push_back(face_vector);
    }
    //首先打开txt
    ofstream result("result.txt", ios::app);
    result << face_position_1 << endl << face_position_2 << endl;
    result.close();//先关闭一次
    //把vector写入
    for (vector<string>::iterator iter = face.begin(); iter != face.end(); ++iter)
    {
        ofstream result_eachface("result.txt", ios::app);  //每一张脸
        result_eachface << *iter << endl;
        result_eachface.close();
    }
    face.clear();//清除这个
    result.clear();
}
int main()
{
    string file = "Fold_all.txt";
    string line;
    ifstream in(file);