打包windows 和 linux caffe 版本的人脸识别 人脸年龄估计 人脸性别模型的总结

周五晚上十二点接到这个任务，周六下午刷qq 看到老师的留言。要求周一交一个版本

 开始理解的是要交一个windows 版本的，后来发现是要交一个linux 版本的--坑。 

 然后我在网上找到微软发布的windows-caffe 下载下来 然后也下载了第三方库

 想法是我先生成一个libcaffe 的.dll 文件 然后在imageclasssifaction 下面调用

 检测的话使用opencv 版本的或者之前LZ的版本 都ok

  周六下午下载下来windows 版本的caffe 后，在生成libcaffe 的时候 卡在下载第三方库的地方 一直卡着不动 

 在网上百度了方法。---后来最后的方法是找zl 要了一打包的版本。

 目测打包caffe 已经不像去年那么麻烦，已经有比较现成可以借鉴的方案 大概会是一天的工作量的样子 

 void * handle = FGV_Init("CPU");

这句话实现在：

int m_FGV::Init(string mode)
{
TimeCheck();
cout << "come here" << endl;
//face extract model Init
string  protoArray = "LightenedCNN_B_deploy.prototxt";
ctools = Ctools_Init(mode, protoArray, "LightenedCNN_B.caffemodel", 0);


if (ctools == NULL || !TimeCheck())
{
printf("feature extract handle init failed!");
return -1;
}
return 1;
}

这个有三个作用

A. 使用CPU 或者是使用gpu

B. 传入deploy 文件和caffemodel 文件 

deploy 文件的传输方式有2种

  一种是通过vector
  一种是通过路径 本文采用的是直接传入路径的方式

注意事项：

   deploy 文件的格式为：

   

   这是与matlab 的使用是不一样的。

特征提取部分为：

double m_FGV::Extraction_Feature(cv::Mat img, double * feature)
{
	
	imshow("imgimg", img);
	waitKey(0);
	//CTOOLS_Result * result = new CTOOLS_Result;
	cout << "img.channels()" << img.channels() << endl;
	Ctools_ClassifyAndFeaExtract(ctools, img.data, img.cols, img.rows, img.channels(),NULL,feature, "LAST");
	cout << feature << " ";
	return 0;

	//printf("index = %d, prob = %f\n", result->index, result->maxprob);
	//return feature;
}

可以发现 最重要的是函数：

 FUNCTION: Ctools_ClassifyAndFeaExtract
* PURPOSE: 分类预测&&提取特征
* PARAM:
	[in] tools	  - 操作句柄
	[in] imgdata	  - 图像数据
	[in] width	  - 图像宽度
	[in] height	  - 图像高度
	[in] channels	  - 图像通道数
	[in] result	  - 分类预测结果 注：result = NULL->不进行分类预测; 目前分类预测结果只取最后一层的结果。
	[in] feature	  - 提取特征结果 注：feature = NULL->不进行特征提取
	[in] layer	  - 提取指定层特征 注：feature = last->最后一层提取特征（对特征提取生效）
	[in] datapreprocess- 数据预处理	注：datapreprocess = NULL->不进行预处理（对特征提取和分类生效）
* RETURN:	0: 处理失败；	1： 处理成功；	-1： 图像数据出错。
* NOTES:
*************************************************************************/
LIBUCTOOLS_API int Ctools_ClassifyAndFeaExtract(void * tools, unsigned char * imgdata, int width, int height, int channels,CTOOLS_Result * result = NULL, double *feature = NULL, string layer = "last", preprocess datapreprocess = NULL);