c++ - 分類子をトレーニングする時間

Question

独自の haar カスケードをトレーニングし、独自の xml ファイルを生成したいと考えています。しかし、私はそれが私のすべての時間を必要とすることを心配しています. プロファイル画像で鼻と口を検出するために、5 つのプロファイル画像の分類子をトレーニングする必要があります。プロジェクトを提出するまでの日数が非常に短いため、どのくらいの時間がかかるか知りたいです。また、プロフィール画像の鼻先と口角の座標を検出するためのopencvの他の代替手段はありますか? 私はこれについて数回投稿しましたが、人々は研究論文で答えます.

Answer 1

十分な時間がない場合は、このライブラリ(flandmark) を使用する代替 (opencv による) をお勧めします。統合は非常に簡単です (3 分以内)。

ファイル (cpp,h) をダウンロードし、プロジェクトのディレクトリに配置します。コードで次の行を呼び出すことを忘れないことが非常に重要です。

FLANDMARK_Model * モデル = flandmark_init("flandmark_model.dat");

同じページの例を確認してください。

実際flandmark_model.datには検出モデルであり、顔のランドマーク検出用にトレーニング済みです。このオープン ソース ライブラリは Opencv を使用します。

統合の問題がある場合はお知らせください

編集：

目、鼻、口のポイントのみが必要な場合は、次のような顔のランドマーク (float* ランドマーク) を含む配列から選択するだけです。

extern_Right eye.x = landmarks[12];
extern_Right eye.y = landmarks[13];
nose.x = landmarks[14]
nose.y = landmarks[15]
leftmouth.x = landmarks[6]
leftmouth.x = landmarks[7]
rightmouth.x = landmarks[8]
rightmouth.x = landmarks[9]