bob的好、坏、丑(gbu)图像数据库访问api

xbob.db.gbu的Python项目详细描述


这个包包含访问api和The Good, The Bad, and The Ugly Database的描述。 数据库的实际原始数据应该从原始url下载。 这个包只包含直接从python使用db的Bob访问器方法。 注意,上面url中定义的默认协议goodbadaugg将得到遵守。

下载此软件包

除非您正在维护此软件包,否则通常不会安装它。 相反,您要做的是将它绑定到需要使用它的包中。 有几种方法可以做到这一点:

  1. 如果您愿意的话,可以在setup.py中为自己的satellite package或构建的.cfg文件添加此包作为要求。 使用此方法,此软件包将自动下载并安装到您的工作环境中,或
  2. 您可以使用easy_installpip等命令手动下载并安装此包。

该软件包有两种不同的分发格式:

  1. 您可以从PyPI
  2. 您可以从its git repository下载它的源格式。 在git存储库下载版本时,需要运行一个命令来重新创建其操作所需的后端sqlite文件。 这意味着在这种情况下,必须在某个地方安装数据库原始文件。 使用选项1,您可以在dummy模式下运行,并且只在您满意设置后下载数据库的原始数据文件。

您可以根据您的要求混合和匹配上面的1/2点和a/b点。 下面是一些示例:

修改setup.py并从pypi

下载

那是最容易的。 编辑卫星包中的setup.py,并在install_requires部分添加以下条目:

install_requires=[
  ...
  "xbob.db.gbu",
],

正常地执行boostrap/buildout步骤,您应该已经准备好了。 这意味着您现在可以将xbob.db.gbu命名空间导入到脚本中。

修改buildout.cfg并从git下载

您需要向mr.developer添加一个依赖项,以便能够从我们的git存储库安装。 您的buildout.cfg文件应包含以下行:

[buildout]
...
extensions = mr.developer
auto-checkout = *
eggs = bob
       ...
       xbob.db.gbu

[sources]
xbob.db.gbu = git https://github.com/bioidiap/xbob.db.gbu.git
...

安装原始图像数据库

要使用此数据库,请查看NIST网页:http://www.nist.gov/itl/iad/ig/focs.cfm 下载:多重生物测定大挑战(mbgc)-v1图像数据库,如果你还没有它的副本。

很遗憾,此图像数据库中的目录结构已更改。 如果您有旧版本,并且测试:

$ bob_dbmanage.py gbu checkfiles --directory <YOUR_PATH_TO_MBGC-V1>

失败(即报告丢失的文件),您有两个可能的选项:

  1. https://github.com/bioidiap/xbob.db.gbu/downloads下载gbu-sigsets.zip文件,将zip解压缩到您选择的目录并调用:

    $ bob_dbmanage.py gbu create --recreate --list-directory <YOUR_PATH_TO_THE_XML_LISTS> --rescan-image-directory <YOUR_PATH_TO_MBGC-V1>
    
(you might need root access to recreate the database)
  1. 通过调用:

    $ bob_dbmanage.py gbu copy-image-files --soft-link --original-image-directory <YOUR_PATH_TO_MBGC-V1> --new-image-directory <NEW_IMAGE_PATH_TO_BE_CREATED>
    

要确保过程成功,请致电:

$ bob_dbmanage.py gbu checkfiles --directory <YOUR_PATH_TO_MBGC-V1>

或:

$ bob_dbmanage.py gbu checkfiles --directory <NEW_IMAGE_PATH_TO_BE_CREATED>

之后。如果再次失败,您的mbgc-v1数据库副本已损坏,您可以考虑获取该数据库的新副本。

注意

来自https://github.com/bioidiap/xbob.db.gbu/downloads的列表包含csu人脸识别资源提供的文件列表,请参见http://www.cs.colostate.edu/facerec/algorithms/baselines2011.php。 在这些文件中,目录结构与我们的(最新的?)MBGC-v1数据库的版本。

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