OpenCV Python 椭圆和 FDDB 数据库

在人脸检测算法中，FDDB人脸数据集的人脸标注是椭圆形的框。

FDDB: Face Detection Data Set and Benchmark

数据格式如下：

major_axis_radius minor_axis_radius angle center_x center_y 1
长轴，短轴，角度，椭圆中心X，椭圆中心Y，类别12002/08/15/big/img_346
2
57.900200 36.595000 -1.522423 167.614400 65.427201  1
58.832400 43.598899 1.552231 304.969700 89.517800  1

图像

使用OpenCV将椭圆框的人脸标记到图像中，注意：椭圆函数是ellipse()的轴参数，是先短轴后长轴，与FDDB数据集正好相反。

import cv2img = cv2.imread('./data/img_346.jpg')  # 读取图像cv2.ellipse(img, center=(167, 65), axes=(36, 58),angle=-1.522423, startAngle=0, endAngle=360,color=255)cv2.ellipse(img, center=(304, 89), axes=(43, 58),angle=1.552231, startAngle=0, endAngle=360,color=255)cv2.imshow('Image', img)
cv2.imwrite('./data/img_346.bbox.jpg', img)
cv2.waitKey(0)

将椭圆框转换为矩形框，中心加减长短轴，就是矩形框的两个对角点：

import cv2img = cv2.imread('./data/img_346.jpg')cv2.ellipse(img, center=(167, 65), axes=(36, 58),angle=-1.522423, startAngle=0, endAngle=360,color=255)cv2.ellipse(img, center=(304, 89), axes=(43, 58),angle=1.552231, startAngle=0, endAngle=360,color=255)i1_pt1 = (167 - 36, 65 - 58)
i1_pt2 = (167 + 36, 65 + 58)
cv2.rectangle(img, pt1=i1_pt1, pt2=i1_pt2, color=(255, 0, 255))i2_pt1 = (304 - 43, 89 - 58)
i2_pt2 = (304 + 43, 89 + 58)
cv2.rectangle(img, pt1=i2_pt1, pt2=i2_pt2, color=(255, 0, 255))cv2.imshow('Image', img)
cv2.imwrite('./data/img_346.bbox.jpg', img)
cv2.waitKey(0)

OK, that’s all! Enjoy it!

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