人脸检测FDDB评测的详细步骤

人脸检测FDDB评测的详细步骤,分如下三步：

第一步：使用自己的人脸检测起生成检测结果：

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 face;
    for (int i = 0; i < face_number; i++)
    {

        //  
        //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::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，表示，图片名字，人脸的个数，人脸左顶点的坐标，宽，高，人脸窗口的置信度；矩形人脸信息： 

第二步：下载FDDB的评测的代码，修改c++代码:

官网代码地址:http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/evaluation.tgz

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： 

还要注意  detFormat = DET_RECTANGLE; 如果你的检测输出是椭圆，这里就要改成椭圆。

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::max)(), NULL, annot, det);

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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";

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生成，在工程目录下得到了ContROC.txt与DiscROC.txt文件。

第三步：生成ROC曲线图

个人感觉不需要安装perl就可以，只需要下载两个.p的文件ContROC.p与DistROC.p；

安装GUNPLOT，我装的gp501-win32-mingw。

打开刚才生成的两个.p文件，file->output，将可以看见生成的ROC曲线啦。

注意设置：输出文件的路径，建议使用绝对路径：

已经标注的很清楚，根据上述修改即可。  
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： 

引用博客:  http://blog.csdn.net/mr_curry/article/details/52141730