Оценка положения головы на случайном лесу в бумаге G Fanelli

Question

Я работаю над оценкой высоты головы по данным глубины. И я прочитал статью G Fanelli - «Оценка положения головы в реальном времени от камер потребительской глубины» «Оценка положения головы в реальном времени с помощью случайных регрессионных лесов». Я тестирую данные и код Fanelli, опубликованные на веб-сайте (http://www.vision.ee.ethz.ch/~gfanelli/head_pose/head_forest.html). Однако, когда я запускаю код, возникает проблема. Информация об ошибке «использование: ./head_pose_estimation config_file depth_image». Я думаю, что речь идет о чтении файлов, но я не знаю, как это исправить.

и код выглядит так:

int main(int argc, char* argv[]) 
{ 
    if(argc != 3) 
    { 
     cout << "usage: ./head_pose_estimation config_file depth_image" << endl; 
     exit(-1); 
    } 

    loadConfig(argv[1]); 
    CRForestEstimator estimator; 
    if(!estimator.loadForest(g_treepath.c_str(), g_ntrees)){ 

     cerr << "could not read forest!" << endl; 
     exit(-1); 
    } 

    string depth_fname(argv[2]); 

    //read calibration file (should be in the same directory as the depth image!) 
    string cal_filename = depth_fname.substr(0,depth_fname.find_last_of("/")+1); 
    cal_filename += "depth.cal"; 
    ifstream is(cal_filename.c_str()); 
    if (!is){ 
     cerr << "depth.cal file not found in the same folder as the depth image! " << endl; 
     return -1; 
    } 
    //read intrinsics only 
    float depth_intrinsic[9]; for(int i =0; i<9; ++i) is >> depth_intrinsic[i]; 
    is.close(); 

    Mat depthImg; 
    //read depth image (compressed!) 
    if (!loadDepthImageCompressed(depthImg, depth_fname.c_str())) 
     return -1; 

    Mat img3D; 
    img3D.create(depthImg.rows, depthImg.cols, CV_32FC3); 

    //get 3D from depth 
    for(int y = 0; y < img3D.rows; y++) 
    { 
     Vec3f* img3Di = img3D.ptr<Vec3f>(y); 
     const int16_t* depthImgi = depthImg.ptr<int16_t>(y); 

     for(int x = 0; x < img3D.cols; x++){ 

      float d = (float)depthImgi[x]; 

      if (d < g_max_z && d > 0){ 

       img3Di[x][0] = d * (float(x) - depth_intrinsic[2])/depth_intrinsic[0]; 
       img3Di[x][1] = d * (float(y) - depth_intrinsic[5])/depth_intrinsic[4]; 
       img3Di[x][2] = d; 
      } 
      else{ 

       img3Di[x] = 0; 
      } 
     } 
    } 

    g_means.clear(); 
    g_votes.clear(); 
    g_clusters.clear(); 

    string pose_filename(depth_fname.substr(0,depth_fname.find_last_of('_'))); 
    pose_filename += "_pose.bin"; 

    cv::Vec<float,POSE_SIZE> gt; 
    bool have_gt = false; 
    //try to read in the ground truth from a binary file 
    FILE* pFile = fopen(pose_filename.c_str(), "rb"); 
    if(pFile){ 

     have_gt = true; 
     have_gt &= (fread(&gt[0], sizeof(float),POSE_SIZE, pFile) == POSE_SIZE); 
     fclose(pFile); 
    } 

    //do the actual estimate 
    estimator.estimate( img3D, 
          g_means, 
          g_clusters, 
          g_votes, 
          g_stride, 
          g_maxv, 
          g_prob_th, 
          g_larger_radius_ratio, 
          g_smaller_radius_ratio, 
          false, 
          g_th 
         ); 

    cout << "Heads found : " << g_means.size() << endl; 

    //assuming there's only one head in the image! 
    if(g_means.size()>0){ 

     cout << "Estimated: " << g_means[0][0] << " " << g_means[0][1] << " " << g_means[0][2] << " " << g_means[0][3] << " " << g_means[0][4] << " " << g_means[0][5] <<endl; 

     float pt2d_est[2]; 
     float pt2d_gt[2]; 

     if(have_gt){ 
      cout << "Ground T.: " << gt[0] << " " << gt[1] << " " << gt[2] << " " << gt[3] << " " << gt[4] << " " << gt[5] <<endl; 

      cv::Vec<float,POSE_SIZE> err = (gt-g_means[0]); 
      //multiply(err,err,err); 
      for(int n=0;n<POSE_SIZE;++n) 
       err[n] = err[n]*err[n]; 

      float h_err = sqrt(err[0]+err[1]+err[2]); 
      float a_err = sqrt(err[3]+err[4]+err[5]); 

      cout << "Head error : " << h_err << " mm " << endl; 
      cout << "Angle error : " << a_err <<" degrees " << endl; 

      pt2d_gt[0] = depth_intrinsic[0]*gt[0]/gt[2] + depth_intrinsic[2]; 
      pt2d_gt[1] = depth_intrinsic[4]*gt[1]/gt[2] + depth_intrinsic[5]; 
     } 

     pt2d_est[0] = depth_intrinsic[0]*g_means[0][0]/g_means[0][2] + depth_intrinsic[2]; 
     pt2d_est[1] = depth_intrinsic[4]*g_means[0][1]/g_means[0][2] + depth_intrinsic[5]; 
    } 

    return 0; 
} 

может кто-нибудь может сказать мне, как решить эту проблему Спасибо так много?!

Answer 1

Вы должны всегда читать readme.txt (здесь прилагается в head_pose_estimation.tgz) перед тестированием приложения:

Чтобы запустить пример кода, тип ./head_pose_estimation config.txt data/frame_XXXX_depth.bin. Файл config.txt содержит все параметры , необходимые для оценки положения головы, например, путь к лесу, шаг и порог z, используемый для сегментации лица с фона .