imglab 制作数据集标签

dlib提供的工具，用来制作数据集。打标签，最后会生成一个xml文件，可以在程序中调用。用于训练模型。

// Copyright （C） 2015  Davis E. King （davis@dlib.net）
// License: Boost Software License   See LICENSE.txt for the full license.

#include “cluster.h“ 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

// ----------------------------------------------------------------------------------------

using namespace std;
using namespace dlib;

//  ----------------------------------------------------------------------------

struct assignment
{
    unsigned long c;
    double dist;
    unsigned long idx;

    bool operator<（const assignment& item） const
    { return dist < item.dist; }
};

std::vector angular_cluster （
    std::vector > feats
    const unsigned long num_clusters
）
{
    DLIB_CASSERT（feats.size（） != 0 “The dataset can‘t be empty“）;
    for （unsigned long i = 0; i < feats.size（）; ++i）
    {
        DLIB_CASSERT（feats[i].size（） == feats[0].size（） “All feature vectors must have the same length.“）;
    }

    // find the centroid of feats
    matrix m;
    for （unsigned long i = 0; i < feats.size（）; ++i）
        m += feats[i];
    m /= feats.size（）;

    // Now center feats and then project onto the unit sphere.  The reason for projecting
    // onto the unit sphere is so pick_initial_centers（） works in a sensible way.
    for （unsigned long i = 0; i < feats.size（）; ++i）
    {
        feats[i] -= m;
        double len = length（feats[i]）;
        if （len != 0）
            feats[i] /= len;
    }

    // now do angular clustering of the points
    std::vector > centers;
    pick_initial_centers（num_clusters centers feats linear_kernel >（） 0.05）;
    find_clusters_using_angular_kmeans（feats centers）;

    // and then report the resulting assignments
    std::vector assignments;
    for （unsigned long i = 0; i < feats.size（）; ++i）
    {
        assignment temp;
        temp.c = nearest_center（centers feats[i]）;
        temp.dist = length（feats[i] - centers[temp.c]）;
        temp.idx = i;
        assignments.push_back（temp）;
    }
    return assignments;
}

// ----------------------------------------------------------------------------------------

bool compare_first （
    const std::pairtadata::image>& a
    const std::pairtadata::image>& b
）
{
    return a.first < b.first;
}

// ----------------------------------------------------------------------------------------

double mean_aspect_ratio （
    const image_dataset_metadata::dataset& data
）
{
    double sum = 0;
    double cnt = 0;
    for （unsigned long i = 0; i < data.images.size（）; ++i）
    {
        for （unsigned long j = 0; j < data.images[i].boxes.size（）; ++j）
        {
            rectangle rect = data.images[i].boxes[j].rect;
            if （rect.area（） 

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2017-11-03 20:16  imglab\
     文件        1037  2017-11-03 20:16  imglab\CMakeLists.txt
     文件        1814  2017-11-03 20:16  imglab\README.txt
     文件         554  2017-11-03 20:16  imglab\convert_imglab_paths_to_relative
     文件         756  2017-11-03 20:16  imglab\copy_imglab_dataset
     目录           0  2017-11-03 20:16  imglab\src\
     文件        9033  2017-11-03 20:16  imglab\src\cluster.cpp
     文件         323  2017-11-03 20:16  imglab\src\cluster.h
     文件        1015  2017-11-03 20:16  imglab\src\common.cpp
     文件         974  2017-11-03 20:16  imglab\src\common.h
     文件        4269  2017-11-03 20:16  imglab\src\convert_idl.cpp
     文件         358  2017-11-03 20:16  imglab\src\convert_idl.h
     文件        5453  2017-11-03 20:16  imglab\src\convert_pascal_v1.cpp
     文件         381  2017-11-03 20:16  imglab\src\convert_pascal_v1.h
     文件        6997  2017-11-03 20:16  imglab\src\convert_pascal_xml.cpp
     文件         384  2017-11-03 20:16  imglab\src\convert_pascal_xml.h
     文件       48444  2017-11-03 20:16  imglab\src\main.cpp
     文件       21340  2017-11-03 20:16  imglab\src\metadata_editor.cpp
     文件        3118  2017-11-03 20:16  imglab\src\metadata_editor.h