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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章怎么用C++提取任意一张图片的特征（从内存读取数据）由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
关于使用C++接口来提取特征，caffe官方提供了一个extract_features.cpp的例程，但是这个文件的输入是blob数据，即使输入层使用的是ImageData，也需要在deploy.prototxt中指定图片的位置，很不方便.
如果想要使用opencv来读取一个图片，然后用caffe训练好的model提取特征，就需要对输入层进行改写。另外官方例程默认的输出是leveldb格式，我们也可以获取float类型的多维特征（数组），这样集成到我们的项目中更灵活.
01 。
首先我们需要改写deploy.prototxt的输入层为"MemoryData":
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layer {
name:
"data"
type:
"MemoryData"
top:
"data"
top:
"label"
memory_data_param{
batch_size:1
channels:3
height:100
width:100
}
}
|
在之前的训练中可能使用的是"ImageData"、"Data"之类的，现在改成MemoryData不影响.
02 。
我准备提取的层的名字是"res5_6"，就是"InnerProduct"的前一层，当我想提取"InnerProduct"全连接层的输出时，总是报错，提示原始参数和网络参数不匹配（就是训练好的model和现在deploy的网络维度不一样），所以只好提取前一层了，并且要把全连接层屏蔽掉，屏蔽的方法是把prototxt里相应层的名字改掉就好（相对于caffemodel里面的名字）。[以上问题暂时还没解决，留坑] 。
03 。
下面是更改之后的 extract_features.cpp的代码:
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#include <stdio.h>
#include <string>
#include <vector>
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "boost/algorithm/string.hpp"
#include "google/protobuf/text_format.h"
#include "caffe/blob.hpp"
#include "caffe/common.hpp"
#include "caffe/net.hpp"
#include "caffe/proto/caffe.pb.h"
#include "caffe/util/io.hpp"
#include "caffe/layers/memory_data_layer.hpp"
#define NetTy float
using
namespace
caffe;
using
std::cout;
using
std::endl;
using
std::string;
/* 加载模型函数 */
template
<
typename
Dtype>
caffe::Net<Dtype>* loadNet(std::string param_file, std::string pretrained_param_file, caffe::Phase phase)
{
caffe::Net<Dtype>* net(
new
caffe::Net<Dtype>(param_file, phase));
net->CopyTrainedLayersFrom(pretrained_param_file);
return
net;
}
int
main()
{
cv::Mat src;
src = cv::imread(
"face_example/test.jpg"
);
// 读取测试图片
cv::resize(src, src, cv::Size(100, 100));
// 这里要将图片resize到prototxt里面的输入层指定的大小
caffe::Net<NetTy>* _net = loadNet<NetTy>(
"face_example/face_deploy.prototxt"
,
"face_example/face.caffemodel"
, caffe::TEST);
// 加载网络定义文件和参数模型
caffe::MemoryDataLayer<NetTy> *m_layer = (caffe::MemoryDataLayer<NetTy> *)_net->layers()[0].get();
// 定义个内存数据层指针
std::vector<cv::Mat> dv = { src };
// AddMatVector(const vector<cv::Mat>& mat_vector,const vector<int>& labels)
std::vector<
int
> label = { 0 };
// -------------------------------------------------------------------------
m_layer->AddMatVector(dv, label);
// 把图片和标签，添加到 MemoryData层
std::vector<caffe::Blob<NetTy>*> input_vec;
// 无意义，为了函数参数需要
_net->Forward(input_vec);
// 执行一次前向计算
boost::shared_ptr<caffe::Blob<NetTy>> layerData = _net->blob_by_name(
"res5_6"
);
// 获得指定层的输出
const
NetTy* pstart = layerData->cpu_data();
// res5_6->cpu_data()返回的是多维数据（数组）
/*-----输出特征-----*/
for
(
int
i = 0; i < 30000; i++)
{
std::cout << *pstart << endl;
pstart++;
}
return
0;
}
|
以上所述是小编给大家介绍的怎么用C++提取任意一张图片的特征（从内存读取数据），希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我网站的支持！ 。
原文链接：http://www.cnblogs.com/whlook/p/6792707.html 。
最后此篇关于怎么用C++提取任意一张图片的特征（从内存读取数据）的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于怎么用C++提取任意一张图片的特征（从内存读取数据）的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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