神经网络推理

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using namespace std;
using namespace cv;
using namespace dnn;

int main(int argc, char** argv) {
    // 加载网络结构和权重文件
    String model_file = "model.pb";
    String weight_file = "weights.pb";
    Net net = readNetFromTensorflow(model_file, weight_file);

    // 加载测试图像
    String image_file = "test.jpg";
    Mat image = imread(image_file);

    // 进行预处理
    Mat blob = blobFromImage(image, 1.0, Size(224, 224), Scalar(), true, false);
    net.setInput(blob);

    // 进行前向推理
    Mat output = net.forward();

    // 获取预测结果
    Mat predictions = output.reshape(1, 1);
    Point classIdPoint;
    double confidence;
    minMaxLoc(predictions, NULL, &confidence, NULL, &classIdPoint);
    int classId = classIdPoint.x;

    // 加载标签文件
    String label_file = "labels.txt";
    ifstream ifs(label_file.c_str());
    string line;
    vector labels;
    while (getline(ifs, line)) {
        labels.push_back(line);
    }

    // 输出预测结果
    cout << "Predicted class: " << labels[classId] << endl;
    cout << "Confidence: " << confidence << endl;

    // 显示测试图像
    imshow("Test Image", image);
    waitKey(0);
    return 0;
}