ubuntu16.04 系统如何正运行caffe版本的CTPN 文字检测demo（CPU版）?

目录

1、编译CTPN源码中的caffe
1)安装caffe依赖库
2)下载CTPN demo源码
3)生成Makefile.config文件
4)执行编译
5）编译python接口
6）测试编译结果
2、运行测试代码:
1）进入CTPN源码目录：
2）编译源码中cython文件
3）利用python执行demo.py文件，运行测试demo案例（CPU模式）
3、错误修改：
1）错误1：No module named cpu_nms：
2）错误2：No module named _caffe：
3）caffe版本错误：
4）Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) Unknown layer type: Python：
4、CTPN工程

系统环境：ubuntu 16.04 64位+caffe

1、编译CTPN源码中的caffe

1)安装caffe依赖库

终端执行命令如下：

sudo apt-get install libprotobuf-dev
sudo apt-get install libleveldb-dev
sudo apt-get install libsnappy-dev
sudo apt-get install libopencv-dev
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev
sudo apt-get install protobuf-compiler
sudo apt-get install libgflags-dev
sudo apt-get install libgoogle-glog-dev
sudo apt-get install liblmdb-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

2)下载CTPN demo源码

进入当前用户目录（文中指：/home/zsb），利用Git下载源码，在终端窗口输入：

git clone https://github.com/tianzhi0549/CTPN.git

如果没有安装Git，请先安装Git：

sudo apt-get install git

下载完成之后，/home/zsb下将会生成一个CTPN文件夹，如：

image

3)生成Makefile.config文件

进入CTPN源码caffe所在路径（文中指：/home/zsb/CTPN/caffe）：

cd /home/zsb/CTPN/caffe

从Makefile.config.example复制编译内容到Makefile.config：

cp Makefile.config.example Makefile.config

编辑Makefile.config文件：

去掉WITH_PYTHON_LAYER := 1（添加支持python网络层）和CPU_ONLY :=1（表示CPU模式）前面的“#”：

image

image

在Makefile.config文件中添加hdf5头文件和库路径 ，添加前如下所示：

image

添加内容如下：

/usr/include/hdf5/serial
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

然后并保存修改。修改后：

image

4)执行编译

sudo make all
sudo make test
sudo make runtest

编译结果如：

image

5）编译python接口

参考【caffe】Ubuntu16.4系统安装caffe CPU版 （踩坑记录）中python接口编译部分。

6）测试编译结果

终端依次输入：

pyhon
import caffe

没有提示错误，则表示编译成功，如下图（红框中的三个连续箭头表示导入caffe模块成功）：

image

具体编译过程可以参考：【caffe】Ubuntu16.4系统安装caffe CPU版 （踩坑记录）

2、运行测试代码:

1）进入CTPN源码目录：

cd /home/zsb/CTPN

2）编译源码中cython文件

终端输入：

make

3）利用python执行demo.py文件，运行测试demo案例（CPU模式）

终端输入：

python tools/demo.py --no-gpu

运行结果：

image

3、错误修改：

1）错误1：No module named cpu_nms：

File "tools/demo.py", line 31, in
from detectors import TextProposalDetector, TextDetector
File "./src/detectors.py", line 4, in
from utils.cpu_nms import cpu_nms as nms
ImportError: No module named cpu_nms
（1）方法1：在/home/zsb/CTPN/src/utils下添加cpu_nm.py文件（见步骤4）
（2）方式2：安装cpython库

sudo apt-get install cython

然后回到CTPN根目录（/home/zsb/CTPN），执行make编译cython文件文件：

cd /home/zsb/CTPN/
make

2）错误2：No module named _caffe

image

原因是caffe未能成功编译
解决办法：重新编译caffe和python接口

3）caffe版本错误：

error:Message type "caffe.LayerParameter" has no field named "transpose_param"

image

原因是作者修改的caffe网络，其他版本的caffe没有定义“transpose_param”网络层。
解决方法：
编译CTPN源码中的caffe源码（/home/zsb/CTPN/caffe），然后重新运行demo.py文件：

python tools/demo.py --no-gpu

4）Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) Unknown layer type:

image

原因是编译caffe时，未添加python网络层支持
解决方法：修改Makefile.config，去掉WITH_PYTHON_LAYER := 1（添加支持python网络层）前面的“#”，保存修改后，重新编译caffe源码和python接口

4、CTPN工程

VX公号“striveallen” 回复“CTPN”既可以包含作者训练好的caffe 模型（ctpn_trained_model.caffemodel），cpu_nm.py以及编译caffe库的调试CTPN源码工程。其他错误可以参考Ubuntu 64位系统编译caffe，你所不知的那些坑!