怎么根据真实值xml文件计算准确率召回率

要计算准确率和召回率，您需要有一个已知真实值的数据集和一个预测结果，例如一个二分类问题，您可以将真实值标记为0或1，预测结果也是0或1。
假设您已经有了一个带有真实值的XML文件和一些预测结果。以下是计算准确率和召回率的步骤：
1 读取XML文件和预测结果，并将它们与真实值进行比较。对于每个实例，如果真实值和预测结果相同，则认为是一次正确分类，否则是一次错误分类。
2 计算准确率：将所有正确分类的实例数除以总实例数。
准确率 = 正确分类数 / 总实例数
3 计算召回率：将所有正确分类的实例数除以实际属于该类的总数。这意味着我们只考虑哪些实例应该被正确分类为该类。
召回率 = 正确分类数 / 实际属于该类的总数
4 如果您的数据集中有多个类别，则可以计算每个类别的准确率和召回率，并计算其平均值来获得整体指标。
请注意，准确率和召回率都是用来度量分类器性能的指标，准确率衡量的是分类器正确分类样本的能力，而召回率衡量的是分类器识别正样本的能力。在某些应用中，一个更高的准确率可能更为重要，而在其他应用中，更高的召回率可能更为重要。

可能是计算机配置低的问题，我在笔记本上运行进行简单的读取视频程序就很卡。可以换台式机试一试。
XML文件的路径应该用绝对路径，试试吧
"D:\\Program Files\\OpenCV\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt2xml"
另外的可能是没有链接上cv库，简单解决办法是在cvLoad之前调用一下cvCvtColor函数，这样就会加载cv库。
IplImage img = cvLoadImage("1jpg");
cvCvtColor(img, img, CV_BGR2RGB);
cvReleaseImage(&img);

OpenCV开发SVM算法是基于LibSVM软件包开发的，LibSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包。用OpenCV使用SVM算法的大概流程是1）设置训练样本集需要两组数据，一组是数据的类别，一组是数据的向量信息。2）设置SVM参数利用CvSVMParams类实现类内的成员变量svm_type表示SVM类型：CvSVM：：C_SVC C-SVCCvSVM：：NU_SVC v-SVCCvSVM：：ONE_CLASS 一类SVMCvSVM：：EPS_SVR e-SVRCvSVM：：NU_SVR v-SVR成员变量kernel_type表示核函数的类型：CvSVM：：LINEAR 线性：u‘vCvSVM：：POLY 多项式：(ru'v + coef0)^degreeCvSVM：：RBF RBF函数：exp(-r|u-v|^2)CvSVM：：SIGMOID sigmoid函数：tanh(ru'v + coef0)成员变量degree针对多项式核函数degree的设置，gamma针对多项式/rbf/sigmoid核函数的设置，coef0针对多项式/sigmoid核函数的设置，Cvalue为损失函数，在C-SVC、e-SVR、v-SVR中有效，nu设置v-SVC、一类SVM和v-SVR参数，p为设置e-SVR中损失函数的值，class_weightsC_SVC的权重，term_crit为SVM训练过程的终止条件。其中默认值degree = 0，gamma = 1，coef0 = 0，Cvalue = 1，nu = 0，p = 0，class_weights = 03）训练SVM调用CvSVM：：train函数建立SVM模型，第一个参数为训练数据，第二个参数为分类结果，最后一个参数即CvSVMParams4）用这个SVM进行分类调用函数CvSVM：：predict实现分类5）获得支持向量除了分类，也可以得到SVM的支持向量，调用函数CvSVM：：get_support_vector_count获得支持向量的个数，CvSVM：：get_support_vector获得对应的索引编号的支持向量。实现代码如下：view plain// step 1: float labels[4] = {10, -10, -10, -10}; Mat labelsMat(3, 1, CV_32FC1, labels); float trainingData[4][2] = { {501, 10}, {255, 10}, {501, 255}, {10, 501} }; Mat trainingDataMat(3, 2, CV_32FC1, trainingData); // step 2: CvSVMParams params; paramssvm_type = CvSVM::C_SVC; paramskernel_type = CvSVM::LINEAR; paramsterm_crit = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, 100, 1e-6); // step 3: CvSVM SVM; SVMtrain(trainingDataMat, labelsMat, Mat(), Mat(), params); // step 4: Vec3b green(0, 255, 0), blue(255, 0, 0); for (int i=0; iimagerows; i++) { for (int j=0; jimagecols; j++) { Mat sampleMat = (Mat_float(1,2) i,j); float response = SVMpredict(sampleMat); if (fabs(response-10) 00001) { imageatVec3b(j, i) = green; } else if (fabs(response+10) 0001) { imageatVec3b(j, i) = blue; } } } // step 5: int c = SVMget_support_vector_count(); for (int i=0; i i++) { const float v = SVMget_support_vector(i); } OpenCV支持的目标检测的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练，得到的级联boosted分类器（Cascade Classification）。注意，新版本的C++接口除了Haar特征以外也可以使用LBP特征。先介绍一下相关的结构，级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator，功能包括读 *** 作read、复制clone、获得特征类型getFeatureType，分配分配窗口的 *** 作setImage、setWindow，计算有序特征calcOrd，计算绝对特征calcCat，创建分类器特征的结构create函数。级联分类器类CascadeClassifier。目标级联矩形的分组函数groupRectangles。接下来，我尝试使用CascadeClassifier这个级联分类器类检测视频流中的目标（haar支持的目标有人脸、人眼、嘴、鼻、身体。这里尝试比较成熟的人脸和眼镜）。用load函数加载XML分类器文件（目前提供的分类器包括Haar分类器和LBP分类器（LBP分类器数据较少））具体步骤如下：1）加载级联分类器调用CascadeClassifier类成员函数load实现，代码为：view plainCascadeClassifier face_cascade; face_cascadeload("haarcascade_frontalface_altxml"); 2）读取视频流这部分比较基础啦~~从文件中读取图像序列，读取视频文件，读取摄像头视频流看过我之前的文章，这3种方法应该了然于心。3）对每一帧使用该分类器这里先将图像变成灰度图，对它应用直方图均衡化，做一些预处理的工作。接下来检测人脸，调用detectMultiScale函数，该函数在输入图像的不同尺度中检测物体，参数image为输入的灰度图像，objects为得到被检测物体的矩形框向量组，scaleFactor为每一个图像尺度中的尺度参数，默认值为11，minNeighbors参数为每一个级联矩形应该保留的邻近个数（没能理解这个参数，-_-|||），默认为3，flags对于新的分类器没有用（但目前的haar分类器都是旧版的，CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING利用Canny边缘检测器来排除一些边缘很少或者很多的图像区域，CV_HAAR_SCALE_IMAGE就是按比例正常检测，CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT只检测最大的物体，CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH只做初略检测），默认为0minSize和maxSize用来限制得到的目标区域的范围。这里调用的代码如下：view plainface_cascadedetectMultiScale( frame_gray, faces, 11, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) ); 4）显示目标这个也比较简单，调用ellips函数将刚才得到的faces矩形框都显示出来更进一步，也可以在得到的每一幅人脸中得到人眼的位置，调用的分类器文件为haarcascade_eye_tree_eyeglassesxml，先将脸部区域选为兴趣区域ROI，重复上诉步骤即可，这里就不详细介绍了。当然，感兴趣的朋友也可以试试其他的xml文件作为分类器玩一下啊，感觉LBP特征虽然xml文件的大小很小，但效果还可以，不过我没有做过多的测试。光说不练假把式，最后贴上效果图和源代码的下载地址代码下载地址：>