OpenCV之Googlenet图像分类

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目录

前言

一、加载网络模型

二、构建输入

三、执行推理

四、解析输出

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前言

GoogLeNet是google推出的基于Inception模块的深度神经网络模型，在2014年的ImageNet竞赛中夺得了冠军，在随后的两年中一直在改进，形成了Inception V2、Inception V3、Inception V4等版本。

使用OpenCV DNN模块部署需要下载Caffe模型文件和描述文件

bvlc_googlenet.caffemodel模型的下载地址：http://dl.caffe.berkeleyvision.org/

bvlc_googlenet.prototxt文件下载地址：opencv_extra/testdata/dnn/bvlc_googlenet.prototxt at master · opencv/opencv_extra · GitHub

一、加载网络模型

        在使用Caffe学习框架中已经预训练好的GoogLeNet网络，需要相应的模型权重文件（.caffemodel）以及模型配置文件（.prototxt）。

        下面看一下相应的代码并对载入模型的部分进行解释。

string model_bin = "F:/data/CQU/VS/Googllenet_Classification/bvlc_googlenet.caffemodel";
string model_txt = "F:/data/CQU/VS/Googllenet_Classification/bvlc_googlenet.prototxt";


//加载网络模型
Net net = readNetFromCaffe(model_txt, model_bin);
if(net.empty()) 
{
    printf("加载网络模型失败...\n");
    return -1;
}

使用OpenCV DNN中的 readNet() 函数来加载所需的网络模型的模型权重文件（.caffemodel）和模型配置文件（.prototxt）。除了 readNet() 函数之外， DNN模块还提供了从特定学习框架中载入模型的函数。这些函数无需提供 framework 参数，如readNetFromCaffe()，readNetFromTensorflow()，readNetFromTorch()，readNetFromDarknet()，readNetFromONNX()。

同时，所使用的 GoogLeNet模型已经在1000中类别的ImageNet数据集合进行预训练过。所以需要将这1000个类别调入内存这样便于访问它们，通常这些类别信息存储在txt文件中。 其中一个这种文件为：synset_words.txt文件。包含有所有的类别名称，格式如下：
 

n01440764 tench, Tinca tinca
n01443537 goldfish, Carassius auratus
n01484850 great white shark, white shark, man-eater, man-eating shark, Carcharodon carcharias
n01491361 tiger shark, Galeocerdo cuvieri
n01494475 hammerhead, hammerhead shark
n01496331 electric ray, crampfish, numbfish, torpedo
...

文件的每一行包含有所有针对一个图片的所有标签或者类别名称。比如，第一行包括有 tench， Tinca Tinca。对于这个同样的鱼它有两个名字。类似，第二行也是对应的金鱼有两个名称。 通常情况下第一个名称是被大多数人最常用到的名字。

下面展示如何将text文件读入内存，并将第一个名称抽取出来作为图像分类的标签。

string labels_txt = "F:/data/CQU/VS/Googllenet_Classification/synset_words.txt";

vector readLabels()
{
	vector classNames;
	ifstream fp(labels_txt);
	if(!fp.is_open()) 
	{
		printf("could not open the file");
		exit(-1);
	}
	string name;
	while(!fp.eof()) 
	{
		getline(fp, name); //读取每一行
		if(name.length()) 
		{
			//将前面的数字丢掉，加1是因为中间的空格，然后读取分类：n01440764 tench, Tinca tinca--》tench, Tinca tinca
			classNames.push_back(name.substr(name.find(' ') + 1));  
		}
	}
	fp.close();
	return classNames;
}


//得到图像标签
vector labels = readLabels();

首先，通过打开包含有所有类别名称的文件，将它们分割成新的一行行文本。现在将所有的类都安装下面的格式存储在 classNames 列表中。如下图所示：

二、构建输入

通过 OpenCV中的 imread() 函数读入图片。注意，有些细节需要我们关注。使用DNN 模块载入的预训练好的模型并不能够直接使用读入图像数据。需要预先进行预处理一下。

//输入图片进行预处理
Mat inputBlob = blobFromImage(src, 1.0, Size(224, 224), Scalar(104, 117, 123));

网络的图像输入大小以及其他要求可以查看网络的配置文件

 注意：所有的深度学习模型都希望输入数据都是成批次的。然而这里只有一张图片。不管怎样， blob 的输出格式得到的矩阵为[1,3,224,224]，blockFromImage() 函数输出的结果是在原来的彩色图像（3维）的基础上又增加了一维。这就是神经网络模型所需要到正确输入格式。

三、执行推理

现在网络输入已经准备好了，可以利用网络进行预测了，这个过程也是把输入图像在网络各层中前向进行传播。

//进行多次推理
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
	net.setInput(inputBlob, "data");
	prob = net.forward("prob");
}

这里的data和prob分别是输入层和输出层网络的名称。 

网络预测需要两个步骤：

• 首先，将网络的输入中加载图像数据；
• 接着使用forward()函数将输入数据前向通过网络模型，可以获得网络所有的输出。

在 prob中存储着网络的所有输出。在获得正确的分类类别之前，还有一些需要与处理得步骤。现在 prob还是一个向量 （1,1000）。

四、解析输出

prob是一个向量为(1,1000)，prob经过变形（reshape）之后，形成 (1000,1)的形状，表示一个1000行，1列的矩阵，每一行对应的一个类别的得分。然后查找概率最大的值以及对应的位置，根据 label索引映射到类别名称。

//打平成一维
Mat probMat = prob.reshape(1, 1);

Point classNumber;
double classProb;
//获取预测图像的最大预测概率值以及最大概率值所在位置(传入的参数都是指针)
minMaxLoc(probMat, NULL, &classProb, NULL, &classNumber);
int classidx = classNumber.x;
printf("\n current image classification : %s, possible : %.2f", labels.at(classidx).c_str(), classProb);

putText(src, labels.at(classidx), Point(20, 20), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
imshow("Image Classification", src);

waitKey(0);

由于minMaxLoc位置是传入一个Point，所以其x坐标对应着标签的索引值。

运行结果如下：

 

源程序：资源下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_53144843/88327465(若需要积分才能下载，可以给我留言找我)

// Googllenet_Classification.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
//

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

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


string model_bin = "F:/data/CQU/VS/Googllenet_Classification/bvlc_googlenet.caffemodel";
string model_txt = "F:/data/CQU/VS/Googllenet_Classification/bvlc_googlenet.prototxt";
string labels_txt = "F:/data/CQU/VS/Googllenet_Classification/synset_words.txt";


vector readLabels()
{
	vector classNames;
	ifstream fp(labels_txt);
	if(!fp.is_open()) 
	{
		printf("could not open the file");
		exit(-1);
	}
	string name;
	while(!fp.eof()) 
	{
		getline(fp, name); //读取每一行
		if(name.length()) 
		{
			classNames.push_back(name.substr(name.find(' ') + 1));  //将前面的数字丢掉，加1是因为中间的空格，然后读取分类：n01440764 tench, Tinca tinca
		}
	}
	fp.close();
	return classNames;
}

int main()
{
	
	Mat src = cv::imread("F:/data/CQU/VS/Googllenet_Classification/xiong.png");
	if (src.empty())
	{
		cout << "读取图片失败...\n";
		return -1;
	}
	//namedWindow("src", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	//imshow("src", src);
	//waitKey(0);

	//得到图像标签
	vector labels = readLabels();
	//加载网络模型
	Net net = readNetFromCaffe(model_txt, model_bin);
	if(net.empty()) 
	{
		cout<<"加载网络模型失败...\n";
		return -1;
	}

	//输入图片进行预处理
	Mat inputBlob = blobFromImage(src, 1.0, Size(224, 224), Scalar(104, 117, 123));
	Mat prob;
	//进行多次推理
	for (int i = 0; i < 10; i++)
	{
		net.setInput(inputBlob, "data");
		prob = net.forward("prob");
	}
	//打平成一维
	Mat probMat = prob.reshape(1, 1);
	
	Point classNumber;
	double classProb;
	//获取预测图像的最大预测概率值以及最大概率值所在位置(传入的参数都是指针)
	minMaxLoc(probMat, NULL, &classProb, NULL, &classNumber);
	int classidx = classNumber.x;
	printf("\n current image classification : %s, possible : %.2f", labels.at(classidx).c_str(), classProb);

	putText(src, labels.at(classidx), Point(20, 20), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
	imshow("Image Classification", src);

	waitKey(0);

	return 0;
}

结束语
感谢你观看我的文章呐~本次航班到这里就结束啦

希望本篇文章有对你带来帮助 ，有学习到一点知识~

躲起来的星星也在努力发光，你也要努力加油（让我们一起努力叭）。

最后，博主要一下你们的三连呀（点赞、评论、收藏），不要钱的还是可以搞一搞的嘛~

不知道评论啥的，即使扣个666也是对博主的鼓舞吖 感谢