Windows下如何在FDDB数据库上评测自己的人脸检测分类器

本文是对该博客的一个补充。
http://blog.csdn.net/phoenix_zhou/article/details/47399819
因为自己是小白，想到应该还有一些和我一样无从下手的同学，所以特意详细的记录一下。

准备工作

文件准备

首先需要到FDDB的网站上下载评测的图片和工具。在这里我统一给一个链接，供大家下载。
http://pan.baidu.com/s/1nvrmDSl
解压后得到几个文件：
2002文件夹、2003文件夹、Fold_all.txt、evaluation.tgz、FDDB-folds.tgz、
其中2002文件夹和2003文件夹是解压originalPics.tar.gz得到的。
而关于Fold_all.txt与Elsp.txt，则是FDDB-folds.tgz中的各个10个txt的整合版，我把它们整合到一起（如果你不怕麻烦也可以自己整,..）

工程准备

在Visual Studio中，新建一个项目，把文件移植到下面，如下。

开始检测

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);    if (in) // 有该文件      {        while (getline(in, line)) // line中不包括每行的换行符          {            string pic_road = line + ".jpg";            Mat gray = imread(pic_road, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);//it is necessary that must have CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE            detectAndDisplay(gray, line);        }    }    cout << "Finally we got it";    getchar();}

我们得到了一个这样的txt文档：

因为我是在脸上画矩形，所以是这样。椭圆的格式可以见官网。

进行评测

解压evaluation.tgz，将其源文件和头文件包含在工程中，添加Opencv的属性表。
然后做以下修改：
在evaluate.cpp中的main函数，把第235行改为如下，即在max前面添加括号，否则会冲突。

Results *r = new Results(imName, (std::numeric_limits<double>::max)(), NULL, annot, det);

再者，在项目的属性栏中做如下改动。


在72行，把这里改成自己的

#ifdef _WIN32  string baseDir = "F:/soft/c++/Test_FDDB/Test_FDDB/";  string listFile = "F:/soft/c++/Test_FDDB/Test_FDDB/Fold_all.txt";  string detFile = "F:/soft/c++/Test_FDDB/Test_FDDB/result.txt";  string annotFile = "F:/soft/c++/Test_FDDB/Test_FDDB/Elsp.txt";

生成，在工程目录下得到了tempContROC.txt与tempDiscROC.txt文件。

安装perl与gnuplot4.6

安装的文件也在前面给的网址中。
关于perl的配置，请戳：http://jingyan.baidu.com/article/9f7e7ec0b798ae6f281554e9.html?st=2&os=0&bd_page_type=1&net_type=1
关于gnuplot，没什么好讲的…就是一路next到底。
安装好之后，修改原来的一个用于评测的pl文件：

#!/usr/bin/perl -wuse strict;#### VARIABLES TO EDIT ##### where gnuplot ismy $GNUPLOT = "D:/gnuplot/bin/gnuplot"; # where the binary ismy $evaluateBin = "evaluate"; # where the images aremy $imDir = "F:/soft/c++/Test_FDDB/Test_FDDB"; #FDDB数据库的图片在哪# where the folds aremy $fddbDir = "F:/soft/c++/Test_FDDB/Test_FDDB/FDDB-Folds"; #fddb图片的两个txt# where the detections aremy $detDir = "C:/Users/strstr/Desktop/FDDB_DRAW/Filep/"; #图片存放的位置###########################my $detFormat = 0; # 0: rectangle, 1: ellipse 2: pixelssub makeGNUplotFile{  my $rocFile = shift;  my $gnuplotFile = shift;  my $title = shift;  my $pngFile = shift;  open(GF, ">$gnuplotFile") or die "Can not open $gnuplotFile for writing\n";   #print GF "$GNUPLOT\n";  print GF "set term png\n";  print GF "set size 1,1\n";  print GF "set output \"$pngFile\"\n";  #print GF "set xtics 500\n";  print GF "set ytics 0.1\n";  print GF "set grid\n";  #print GF "set size ratio -1\n";  print GF "set ylabel \"True positive rate\"\n";  print GF "set xlabel \"False positives\"\n";  #print GF "set xr [0:2000]\n";  print GF "set yr [0:1.0]\n";  print GF "set key right bottom\n";  print GF "plot \"$rocFile\" using 2:1 title \"$title\" with lines lw 2 \n";  close(GF);}my $gpFile = "C:/Users/strstr/Desktop/FDDB_DRAW/Filep/ContROC.p";my $gpFile1 = "C:/Users/strstr/Desktop/FDDB_DRAW/Filep/DistROC.p";my $title = "YotoFace";# plot the two ROC curves using GNUplotmakeGNUplotFile("C:/Users/strstr/Desktop/FDDB_DRAW/tempContROC.txt", $gpFile, $title, $detDir."ContROC.png");makeGNUplotFile("C:/Users/strstr/Desktop/FDDB_DRAW/tempDiscROC.txt", $gpFile1, $title, $detDir."DiscROC.png");

已经标注的很清楚，根据上述修改即可。
在命令行模式下，运行perl xxxxxxxxxxxx.pl得到ContROC.p与DistROC.p。
打开gnuplot4.6：

先把pl文件拖到里面，然后再file->output，即可看到我们的曲线。

曲线：