Windows下利用OpenCV的DNN模块做图像分类

最新推荐文章于 2020-12-21 11:57:43 发布

邓三川

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分类专栏：深度学习文章标签：深度学习 opencv 人工智能计算机视觉 c++

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dhz625/article/details/111356410

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本文介绍了在Windows上使用OpenCV 3.4.12和Visual Studio 2015，通过DNN模块利用Caffe模型进行图像分类的步骤。内容包括环境准备、文件准备（如GoogLeNet模型）、配置编译环境和代码编写。代码中重点讲解了`blobFromImage`函数的参数，并提供了测试与运行的说明。

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1. 环境准备

OpenCV 3.4.12
Visual Studio 2015

默认您已经安装OpenCV和Visual Studio 2015。如未安装，请您安装完毕之后继续阅读本文。

2. 文件准备

OpenCV的DNN模块支持Caffe，Darknet等多种深度学习框架。本文只讲如何用Caffe训练的模型来做图像分类，其它框架的读者可以自行探索。

采用GoogLeNet训练的模型来做演示，如果有自己训练的模型，直接替换下面的三个文件即可。

GoogLeNet模型文件 blvc_googlenet.caffemodel
配置文件 bvlc_googlenet.prototxt
类别文件 classification_classes_ILSVRC2012.txt

3. 编写程序

3.1 建立工程

打开VS2015，新建一个空项目
在这里插入图片描述

3.2 配置编译环境

3.2.1 配置管理器修改

鼠标右键点击项目，点击属性，然后点击配置管理器，将活动解决方案配置从Debug改为Release，活动解决方案平台从x86改为x64
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
3.2.2 引入OpenCV

因为要在项目中用到OpenCV，所以要把OpenCV的头文件目录和库文件目录全部引入项目中，具体操作如下：

添加include，include/opencv,include/opencv三个目录，这几个目录在OpenCV的安装目录里面，注意有的高版本是没有opencv2这个目录的。
在这里插入图片描述

添加build/x64/vc14/lib目录,因为我们是vs2015，所以要选择vc14目录下的lib目录
在这里插入图片描述

配置附加依赖项

将上面lib目录下的库文件写入，因为是Release版本的，所以用末尾不带d的版本。
在这里插入图片描述

3.3 代码编写

准备了很久，终于要写代码了。因为是Demo，只需要新建一个main.cpp即可，代码如下：

#include <fstream>
#include <sstream>
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <iostream>

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