fddb

1.首先下载evaluation文件： http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/results.html 2.解压文件进入evaluation目录：输入命令make编译 3.编译不成功可能是因为存在链接问题： http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/faq.html 按照文档提示进行修改，如果本地opencv已经配置pkg-config只需修改第二部分，按照提示调换一下编译顺序，不要直接拷贝 4.安装 gunplot： sudo apt-get install gnuplot-x11 5.如果不需要ppm需要注释掉，修改evaluation文件夹里面的common.hpp: #define __IMAGE_FORMAT__ ".jpg" //#define __IMAGE_FORMAT__ ".ppm" #define __CVLOADIMAGE_WORKING__ 6.修改evaluation文件夹里面的runEvaluate.pl路径: my $GNUPLOT = "/usr/bin/gnuplot" ; # where the binary is my $evaluateBin = "evaluate" ; # where the images are my $imDir = "../" ; # where the

以YSQ人脸检测算法为例，测试其在FDDB上的精度。（其它算法可以自行生成检测结果，从第二步开始看） 一、生成FDDB人脸检测数据 使用 ShiqiYu/libfacedetection 项目，在windows下跑FDDB数据集。直接修改 example/libfacedetect-example.cpp 即可 #include <stdio.h> #include <fstream> #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include "facedetect-dll.h" //#pragma comment(lib,"libfacedetect.lib") #pragma comment(lib,"libfacedetect-x64.lib") //define the buffer size. Do not change the size! #define DETECT_BUFFER_SIZE 0x20000 using namespace cv; void split_dir_name(std::string& s, std::vector<std::string>& v, const std::string& c) { std::string::size_type pos1, pos2; pos2 = s

以YSQ人脸检测算法为例，测试其在FDDB上的精度。（其它算法可以自行生成检测结果，从第二步开始看） 一、生成FDDB人脸检测数据 使用 ShiqiYu/libfacedetection 项目，在windows下跑FDDB数据集。直接修改 example/libfacedetect-example.cpp 即可 #include <stdio.h> #include <fstream> #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include "facedetect-dll.h" //#pragma comment(lib,"libfacedetect.lib") #pragma comment(lib,"libfacedetect-x64.lib") //define the buffer size. Do not change the size! #define DETECT_BUFFER_SIZE 0x20000 using namespace cv; void split_dir_name(std::string& s, std::vector<std::string>& v, const std::string& c) { std::string::size_type pos1, pos2; pos2 = s