pico在lfw上测试检测率

测试pico在lfw上的检测率。

lfw给定的文件格式：

每个名称文件夹下有一张或多张图片。

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1. #include "io.h"  
2. std::vector<std::string> list_folders(std::string pathname)  
3. {  
4.     std::vector<std::string> folders;  
5.     _finddata_t folder;  
6.   
7.     std::string findpath = pathname + "\\*";  
8.   
9.     long handle = _findfirst(findpath.c_str(),&folder);  
10.   
11.     if(handle == -1)  
12.     {  
13.         std::cerr << "no such path" << std::endl;  
14.         system("pause");  
15.         exit(-1);  
16.     }  
17.   
18.     do  
19.     {  
20.         if(folder.attrib & _A_SUBDIR)  
21.         {  
22.             if( (strcmp(folder.name, ".") != 0) && (strcmp(folder.name, "..") != 0) )  
23.             {  
24.                 std::string newpath = pathname + "\\" + folder.name;  
25.                 folders.push_back(newpath);  
26.             }  
27.         }  
28.     }while( _findnext(handle, &folder) == 0 );  
29.   
30.     return folders;  
31. }  
32.   
33. std::vector<std::string> list_files(std::string pathname)  
34. {  
35.     std::vector<std::string> files;  
36.     _finddata_t file;  
37.   
38.     std::string findpath = pathname + "\\*";  
39.   
40.     long handle = _findfirst(findpath.c_str(),&file);  
41.   
42.     if(handle == -1)  
43.     {  
44.         std::cerr << "no such path" << std::endl;  
45.         system("pause");  
46.         exit(-1);  
47.     }  
48.   
49.     do  
50.     {  
51.         if(!(file.attrib & _A_SUBDIR))  
52.         {  
53.             files.push_back(pathname + "\\" + file.name);  
54.         }  
55.     }while( _findnext(handle, &file) == 0 );  
56.   
57.     return files;  
58. }  

list_folders()，遍历给定路径下的文件夹。list_files()，遍历给定路径下的文件。

在此基础上：

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1. std::string root = "C:\\Users\\zhuqian\\Desktop\\pico_face_detect\\lfw\\lfw";  
2.     std::vector<std::string> all = list_folders(root);  
3.     for (std::vector<std::string>::const_iterator it = all.begin(); it!=all.end();++it)  
4.     {  
5.         //std::cout << *it << std::endl;  
6.         std::vector<std::string> filename = list_files(*it);  
7.         for (std::vector<std::string>::const_iterator subit = filename.begin();subit!=filename.end();  
8.             ++subit)  
9.         {  
10.             IplImage* img;  
11.             allface += 1;  
12.             //  
13.             img = cvLoadImage(subit->c_str(), CV_LOAD_IMAGE_COLOR);  
14.             if(!img)  
15.             {  
16.                 printf("# cannot load image from '%s'\n", subit->c_str());  
17.                 return 0;  
18.             }  
19.             process_image(img, 1, *it);  
20.             cvReleaseImage(&img);  
21.         }  
22.     }  
23.     std::cout << "lossdect: " << lossdect << std::endl;  
24.     std::cout << "falsedect: " << falsedect << std::endl;  
25.     std::cout << "allface" << allface << std::endl;  
26.   
27.     std::cout << "lossdectRate: " << (double)lossdect/allface << std::endl;  
28.     std::cout << "facedectRate: " << (double)falsedect/allface << std::endl;  

其中调用的void process_image(IplImage* frame, int draw, const std::string& path)修改如下:

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1. if(draw)  
2.         for(i=0; i<ndetections; ++i)  
3.             if(qs[i]>=qthreshold) // check the confidence threshold  
4.             {  
5.                 /*cv::Rect r1(cs[i]-ss[i]/2, rs[i]-ss[i]/2, ss[i], ss[i]); //矩阵标记 
6.                 cv::Mat img(frame,0);                                   //IplImage转Mat 
7.                 cv::Mat face(img(r1));*/                     //取矩阵  
8.                 //std::stringstream s;  
9.                 //s << i;                         //int转string的方法之一  
10.                 //cv::imwrite(path + "result_" + s.str() + ".jpg", face);  
11.                   
12.                 cvCircle(frame, cvPoint(cs[i], rs[i]), ss[i]/2, CV_RGB(255, 0, 0), 4, 8, 0); // we draw circles here since height-to-width ratio of the detected face regions is 1.0f  
13.                   
14.             }  
15.   
16.     static int nnn=0;  
17.     std::stringstream s;  
18.     s << nnn++;  
19.   
20.     if (ndetections==0)  //记录误检漏检率，并在项目路径下写检测后的图片，便于人眼观察。  
21.     {  
22.         cv::imwrite("lossdect"  + s.str() + ".jpg", cv::Mat(frame,0));  
23.         lossdect += 1;  
24.     }  
25.     if (ndetections>1)  
26.     {  
27.         falsedect += ndetections-1;  
28.         std::cout << path << std::endl;  
29.         cv::imwrite("falsedect"  + s.str() + ".jpg", cv::Mat(frame,0));  
30.     }  
31.     else  
32.     {  
33.         cv::imwrite("right"  + s.str() + ".jpg", cv::Mat(frame,0));  
34.     }  
35.   
36.     // if the `verbose` flag is set, print the results to standard output  
37.     if(verbose)  
38.     {  
39.         //  
40.         for(i=0; i<ndetections; ++i)  
41.             if(qs[i]>=qthreshold) // check the confidence threshold  
42.                 printf("%d %d %d %f\n", (int)rs[i], (int)cs[i], (int)ss[i], qs[i]);  
43.   
44.         //  
45.         //printf("# %f\n", 1000.0f*t); // use '#' to ignore this line when parsing the output of the program  
46.     }  

结果：

样本：13233. 漏检84. 误检150. （漏检率：0.6%，误检率：1.1%） 
还有参数设置，如果参数能够根据样本中人脸的大小(先验知识)作相应修改，效果会更好。