問題タブ [dlib]

dlib ライブラリを介して顔のランドマークを検出するために使用されるhelenデータセットを使用して、194 の顔のランドマークのDLIBのshape_predictorをトレーニングしています。face_landmark_detection_ex.cpp

これで、68 個の顔のランドマークに対して指定されたファイル ( http://sourceforge.net/projects/dclib/files/dlib/v18.10/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 )と比較して、約45 MBsp.datのバイナリ ファイルが得られました。研修中

• 平均トレーニング エラー: 0.0203811
• 平均検定誤差 : 0.0204511

そして、トレーニングされたデータを使用して顔のランドマークの位置を取得すると、INの結果が得られました..

これは、68 のランドマークから得られた結果から大きく外れています

68 ランドマーク画像:

なんで？

68 個のランドマークを使用して一連の画像をトレーニングしようとしており、train_shape_predictor.py スクリプトを使用しています。スクリプトは .dat ファイルを作成しますが、ランドマークをうまく見つけることができません。結果の検出は、顔の周りの長方形のみです。

imglab ツールを使用して、ランドマークを含む xml ファイルを作成しました。これは、dlib で提供されるテスト ファイルとは異なります。

問題はどこだ？

dlib が提供するimglab ツールを利用して XML ファイルを作成しようとしています。それぞれ 1 つの顔を持つ 21 枚の画像のデータセットがあります。余暇に 68 個のランドマークをそれぞれに貼り付けなければなりません。

私のランドマークで作成されたファイルは、dlib が提供する XML ファイルとは異なります。つまり、各レコードは単一のボックスとして定義されており、顔を含むメイン ボックスの一部と見なす必要があります。

助けて！

私は現在、PythonでOpenCV APIを学んでいますが、それはすべて良いことです。順調に進んでいます。その一部は、私がまだ試みていない C++ で使用するのとは対照的に、Python 構文の単純さに由来します。私は、生産品質の何かをしようとする場合、ある時点で OpenCV の C++ バインディングを使用する必要があることに気付きました。

つい最近、OpenCV が行うすべてのことを行うと主張する dlib に出くわしました。C++ で書かれており、Python API も提供しています (驚き)。自分の実装経験に基づいて dlib を保証できる人はいますか?

特徴点を抽出して YAML ファイルに変換する必要があります。今まで私が持っているコードは次のとおりです。

ランドマークを個別の 68 ポイントに変換する必要があります。変換用のこのpythonコードを見つけました：

しかし、C ++で再作成する方法がわかりません。助けてください 。このpythonコードが何をしているのかを説明できれば、それもうまくいきます。私はPythonに堪能ではなく、コードは私が理解するのが少し奇妙です.

顔認識をもっと使い始める予定なので、dlibをインストールしてみました。私は指示に従いました：

そして、失敗したのは最後のものだけでした。99% 完了するまで問題なく動作し、その後:

いくつかのファイルが欠けているように見えます。どうすれば修正できますか？

Eclipse を使用して Ubuntu のプラットフォームで dlib を使用してコンパイルすると問題が発生します。ライブラリ パスと関連ライブラリ libdlib.a を追加しました。

エラー メッセージは次のとおりです。 -llibdlib.a を検索

助けてください。ありがとう。