如何在OpenCV中使用Caffe框架加載CNN訓練模型用於測試（預測/分類）新圖像？

在使用10k圖像對caffe框架中的lenet模型進行訓練之後，我得到了包含權重和貝塞斯的模型lenet_iter_4000.caffemodel。我在caffe做了預測測試圖像的分類，現在我想在OpenCV中通過加載這個caffemodel來做測試圖像的分類，任何人都可以幫助我如何結合caffe和OpenCV來預測新的圖像..如何在OpenCV中使用Caffe框架加載CNN訓練模型用於測試（預測/分類）新圖像？

來源

2016-04-29 BHAV247

請參閱caffe-master/python中的classify.py開始 –

嗨@ @ AnoopK.Prabhu我已經在caffe框架中做了分類，我想在opencv中通過將訓練過的caffe模型加載到opencv並給出mat格式的新測試圖像作爲opencv訓練模型的輸入，並希望將opencv本身的新測試圖像進行分類。我想將openCV中的caffe整合起來。 – BHAV247

您擁有的問題非常簡單。試着去做這些事情，以防萬一你被困在某個地方，你可以在SO中尋求幫助。您可以利用內存數據層將圖像作爲輸入發送到caffe庫。 –

OpenCV contrib contains一個名爲dnn的模塊可以用於此，它可以加載Caffe和Torch模型，而here是GoogleNet的一個教程，可以很容易地適應它使用另一個網絡，代碼基本相同。

另一種方法是Cafee源代碼中的classification.cpp示例，該示例使用OpenCV讀取圖像並使用Caffe處理圖像。

來源

2016-04-29 08:38:52

您好@Matias Valdenegro能否提供一些有關使用dnn的性能的想法。當我嘗試[這]（http://demo.caffe.berkeleyvision.org/classify_url?imageurl=http%3A%2F%2Fdocs.opencv.org%2F3.1.0%2Fspace_shuttle.jpg）我看到「CNN花了0.059秒「。你有沒有關於處理器上計算機處理時間的想法 – sturkmen

@sturkmen我不確定你的意思，DNNs是複雜的模型，所以它們非常慢，但在GPU上評估速度非常快。 –

如何在OpenCV中使用Caffe框架加載CNN訓練模型用於測試（預測/分類）新圖像？

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