git.maemo.org Git - opencv/blob - debian/opencv-performance.1

   1 .TH "OPENCV\-PERFORMANCE" "1" "May 2008" "OpenCV" "User Commands"
   2
   3
   4 .SH NAME
   5 opencv-performance \- evaluate the performance of the classifier
   6
   7
   8 .SH SYNOPSIS
   9 .B opencv\-performance [options]
  10
  11
  12 .SH DESCRIPTION
  13 .PP
  14 .B opencv\-performance
  15 evaluates the performance of the classifier. It takes a collection of marked
  16 up test images, applies the classifier and outputs the performance, i.e. number of
  17 found objects, number of missed objects, number of false alarms and other
  18 information.
  19 .PP
  20 When there is no such collection available test samples may be created from single
  21 object image by the
  22 .BR opencv\-createsamples (1)
  23 utility. The scheme of test samples creation in this case is similar to training samples
  24 .PP
  25 In the output, the table should be read:
  26 .TP
  27 .RB \(aq Hits \(aq
  28 shows the number of correctly found objects
  29 .TP
  30 .RB \(aq Missed \(aq
  31 shows the number of missed objects (must exist but are not found, also known
  32 as false negatives)
  33 .TP
  34 .RB \(aq False \(aq
  35 shows the number of false alarms (must not exist but are found, also known
  36 as false positives)
  37
  38
  39 .SH OPTIONS
  40 .PP
  41 .B opencv\-performance
  42 supports the following options:
  43
  44 .PP
  45
  46 .TP
  47 .BI "\-data " classifier_directory_name
  48 The directory, in which the classifier can be found.
  49
  50 .TP
  51 .BI "\-info " collection_file_name
  52 File with test samples description.
  53
  54 .TP
  55 .BI "\-maxSizeDiff " max_size_difference
  56 Determine the size criterion of reference and detected coincidence.
  57 The default is
  58 .IR 1.500000 .
  59
  60 .TP
  61 .BI "\-maxPosDiff " max_position_difference
  62 Determine the position criterion of reference and detected coincidence.
  63 The default is
  64 .IR 0.300000 .
  65
  66 .TP
  67 .BI "\-sf " scale_factor
  68 Scale the detection window in each iteration. The default is
  69 .IR 1.200000 .
  70
  71 .TP
  72 .B \-ni
  73 Don't save detection result to an image. This could be useful, if
  74 .I collection_file_name
  75 contains paths.
  76
  77 .TP
  78 .BI "\-nos " number_of_stages
  79 Number of stages to use. The default is
  80 .I \-1
  81 (all stages are used).
  82
  83 .TP
  84 .BI "\-rs " roc_size
  85 The default is
  86 .IR \40 .
  87
  88 .TP
  89 .BI "\-h " sample_height
  90 The sample height (must have the same value as used during creation).
  91 The default is
  92 .IR 24 .
  93
  94 .TP
  95 .BI "\-w " sample_width
  96 The sample width (must have the same value as used during creation).
  97 The default is
  98 .IR 24 .
  99
 100 .PP
 101 The same information is shown, if
 102 .B opencv\-performance
 103 is called without any arguments/options.
 104
 105
 106 .SH EXAMPLES
 107 .PP
 108 To create training samples from one image applying distortions and show the
 109 results:
 110 .IP
 111 .B opencv\-performance -data trainout -info tests.dat
 112
 113
 114 .SH SEE ALSO
 115 .PP
 116 .BR opencv\-createsamples (1),
 117 .BR opencv\-haartraing (1)
 118 .PP
 119 More information and examples can be found in the OpenCV documentation.
 120
 121
 122 .SH AUTHORS
 123 .PP
 124 This manual page was written by \fBDaniel Leidert\fR <\&daniel.leidert@wgdd.de\&>
 125 for the Debian project (but may be used by others).