opencvsharp 调用mnist.pb

要使用 OpenCVSharp 调用 mnist.pb 文件，你需要先使用 TensorFlow 训练模型并导出为 SavedModel 格式，然后使用 OpenCVSharp 的 Dnn 模块加载 SavedModel 并进行预测。下面是一个示例代码：

using (var net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("path/to/saved_model"))
{
    // 设置网络的输入大小和类型
    net.SetInputSize(new Size(28, 28));
    net.SetInputScale(1.0 / 255);
    net.SetInputMean(new Scalar(0));
    net.SetInputSwapRB(true);

    // 加载图像并进行预处理
    var image = Cv2.ImRead("path/to/image", ImreadModes.GrayScale);
    Cv2.Resize(image, image, new Size(28, 28));
    var blob = CvDnn.BlobFromImage(image);

    // 运行网络并获取输出
    net.SetInput(blob);
    var output = net.Forward();

    // 处理输出并输出结果
    var result = output.ArgMax().GetData();
    Console.WriteLine("Predicted label: " + result[0]);
}

这段代码假设你已经将 SavedModel 导出为 mnist.pb 文件，并将其保存在了 path/to/saved_model 目录下。你还需要将待预测的图像保存在 path/to/image 目录下。这里假设图像是灰度图像，并且大小为 28x28 像素。

注意，这里的预处理步骤可能需要根据你的模型和数据集进行调整。你需要根据实际情况设置输入大小、缩放因子、均值和通道交换等参数。