#ifndef _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#endif
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/dnn/dnn.hpp>
#include <highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::dnn;
string model_txt = "bvlc_googlenet.prototxt";
String model_bin = "bvlc_googlenet.caffemodel";
string label_file = "synset_words.txt"; // 类别标签表
vector<String> readLabels();
int main(int argc, char* argv[])
{
// 1.加载图片
Mat src = imread("test1.jpg");
if (src.empty())
{
cout << "The image is empty, please check it." << endl;
return -1;
}
imshow("test1", src);
// 2.加载caffe模型
Net net = readNetFromCaffe(model_txt, model_bin);
if (net.empty())
{
cout << "load net model data failed..." << endl;
return -1;
}
// 3.读入分类标签
vector<String> labels = readLabels();
// 4.将输入图像转换成GoogleNet可识别的blob格式
Mat inputblob = blobFromImage(src, 1.0, Size(224, 224), Scalar(255, 0, 0));
// 5.预测
Mat prob_result;
for (int i = 0; i < 10; i++) { // 进行10次预测,取可能性最大的类别
net.setInput(inputblob, "data");
prob_result = net.forward("prob");
}
Mat probMat = prob_result.reshape(1, 1); // 1-channel,1-rows, 变成1行10列
Point class_position;
double class_probability;
minMaxLoc(probMat, NULL, &class_probability, NULL, &class_position); // 找出最大的可能性及其位置
// 打印最大可能性的值
int classidx = class_position.x;
printf("\n current image classification : %s, possible : %.2f", labels.at(classidx).c_str(), class_probability);
// 在图上打印类别
putText(src, labels.at(classidx), Point(20, 20), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, Scalar(0, 0, 255), 2, 8);
imshow("Image Classification", src);
waitKey();
return 0;
}
vector<String> readLabels()
{
vector<String> classNames;
ifstream in(label_file);
if (!in.is_open())
{
cout << "标签文件不能打开" << endl;
exit(-1);
}
string name;
while (!in.eof())// 直至到达文件尾
{
getline(in, name); // 读取一行
if (!name.empty())
{
// 将描述分类前的数字去掉
classNames.push_back(name.substr(name.find(' ') + 1));// 复制制定位置、长度的子字符串
}
}
in.close();
return classNames;
}
OpenCV GoogleNet Caffe进行图片分类
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