Caffe实战Day5-使用opencv调用caffe模型进行分类

通过前面的文章，我们已经使用caffe训练了一个模型，下面我们在opencv中使用模型进行预测吧！
环境：OpenCV 3.3+VS2017
准备好三个文件：deploy.prototxt、caffemdel文件、标签文件labels.txt，建议大家按照前面的文章生成相应的文件，因为格式不同，可能程序运行会有错误。
1、修改deploy.prototxt文件
只需将输入层的格式修改一下：

将

name: "CaffeNet"
layer {
  name: "data"
  type: "Input"
  top: "data"
  input_param { shape: { dim: 10 dim: 3 dim: 227 dim: 227 } }
}

修改为:

name: "CaffeNet"
input: "data"
input_dim: 10 
input_dim: 3 
input_dim: 227 
input_dim: 227

即可。
2、我将三个文件命名为：caffenet.prototxt、caffenet.caffemodel、labels.txt
3、VS新建工程，复制下面代码：

#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace cv;
using namespace cv::dnn;

#include 
#include 
#include 
using namespace std;

//寻找出概率最高的一类
static void getMaxClass(const Mat &probBlob, int *classId, double *classProb)
{
    Mat probMat = probBlob.reshape(1, 1);
    Point classNumber;

    minMaxLoc(probMat, NULL, classProb, NULL, &classNumber);
    *classId = classNumber.x;
}
//从标签文件读取分类 空格为标志
static std::vector readClassNames(const char *filename = "labels.txt")
{
    std::vector classNames;

    std::ifstream fp(filename);
    if (!fp.is_open())
    {
        std::cerr << "File with classes labels not found: " << filename << std::endl;
        exit(-1);
    }

    std::string name;
	while (!fp.eof())
	{
		std::getline(fp, name);
		if (name.length())
			classNames.push_back(name.substr(name.find(' ') + 1));
	}
    fp.close();
    return classNames;
}
//主程序
int main(int argc, char **argv)
{
	//初始化
    CV_TRACE_FUNCTION();
	//读取模型参数和模型结构文件
    String modelTxt = "caffenet.prototxt";
    String modelBin = "caffenet.caffemodel";
	//读取图片
    String imageFile = (argc > 1) ? argv[1] : "test0.jpg";

    //合成网络
    Net net = dnn::readNetFromCaffe(modelTxt, modelBin);
	//判断网络是否生成成功
    if (net.empty())
    {
        std::cerr << "Can't load network by using the following files: " << std::endl;
        exit(-1);
    }
	cerr << "net read successfully" << endl;

	//读取图片
    Mat img = imread(imageFile);
	imshow("image", img);
    if (img.empty())
    {
        std::cerr << "Can't read image from the file: " << imageFile << std::endl;
        exit(-1);
    }
	cerr << "image read sucessfully" << endl;

/*	Mat inputBlob = blobFromImage(img, 1, Size(224, 224),
									Scalar(104, 117, 123)); */ 

	//构造blob，为传入网络做准备，图片不能直接进入网络
	Mat inputBlob = blobFromImage(img, 1, Size(227, 227));
	
    Mat prob;
    cv::TickMeter t;
    for (int i = 0; i < 10; i++)
    {
        CV_TRACE_REGION("forward");
        //将构建的blob传入网络data层
        net.setInput(inputBlob,"data"); 
        //计时
        t.start();
        //前向预测
        prob = net.forward("prob");  
        //停止计时
        t.stop();
    }

    int classId;
    double classProb;
	//找出最高的概率ID存储在classId，对应的标签在classProb中
    getMaxClass(prob, &classId, &classProb);

    //打印出结果
    std::vector classNames = readClassNames();
    std::cout << "Best class: #" << classId << " '" << classNames.at(classId) << "'" << std::endl;
    std::cout << "Probability: " << classProb * 100 << "%" << std::endl;
    //打印出花费时间
    std::cout << "Time: " << (double)t.getTimeMilli() / t.getCounter() << " ms (average from " << t.getCounter() << " iterations)" << std::endl;

	//便于观察结果
	waitKey(0);
    return 0;
} 

4、运行程序得到下面结果：

OK，输出上述信息，就说明你的模型在opencv中调用没问题了，接下来就是深入学习网络结构，理解各种参数，学习各种框架，从中总结。希望大家戒骄戒躁，都能达到自己的目标，谢谢大家。