这行代码什么意思net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('path/to/pretrained_model.pb')

时间: 2024-04-09 12:31:33 浏览: 159
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tensorflow获取预训练模型某层参数并赋值到当前网络指定层方式

这行代码使用OpenCV的dnn模块中的`readNetFromTensorflow`函数，从TensorFlow模型文件(`pretrained_model.pb`)中加载预训练的神经网络模型。 具体来说，`readNetFromTensorflow`函数会读取TensorFlow模型文件，并将其转换为OpenCV可用的模型格式。这样，您就可以在OpenCV中使用该模型进行推理和预测。 在代码中，您需要将`'path/to/pretrained_model.pb'`替换为实际的预训练模型文件的路径。确保指定正确的路径，以便成功加载预训练模型并在后续的代码中使用。
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这是我现在的代码# 下载DeepLabv3+模型权重文件 model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz" urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(model_filename)我遇到了报错--------------------------------------------------------------------------- error Traceback (most recent call last) <ipython-input-34-2a7dba7b2cf4> in <cell line: 2>() 1 # 加载模型 ----> 2 net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(model_filename) error: OpenCV(4.7.0) /io/opencv/modules/dnn/src/tensorflow/tf_graph_simplifier.cpp:933: error: (-2:Unspecified error) Tensor's data type is not supported in function 'getTensorContentRef_'

这个错误是由于模型文件的数据类型不受支持导致的。可能是因为你正在使用的OpenCV版本不支持该数据类型。 为了解决这个问题，你可以尝试使用更新版本的OpenCV，或者使用其他支持该数据类型的库来加载模型。一个备选...

# 导入所需的库 import cv2 import time import numpy as np # 加载OpenPose模型 net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("C:\Users\1\Desktop\onem.jpg") # 配置OpenCV窗口 cv2.namedWindow("OpenPose Demo", cv2.WINDOW_NORMAL) # 加载要测试的图像 image = cv2.imread("C:\Users\1\Desktop\onem.jpg") # 获取图像的宽和高 width = image.shape[1] height = image.shape[0] # 创建一个4D blob，将图像传递给OpenPose模型 blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0 / 255, (368, 368), (0, 0, 0), swapRB=False, crop=False) # 设置输入blob net.setInput(blob) # 运行前向传递，获取OpenPose模型的输出 start = time.time() output = net.forward() end = time.time() # 输出运行时间 print("OpenPose took {:.2f} seconds".format(end - start)) # 获取输出blob的大小 H = output.shape[2] W = output.shape[3] # 创建一个空列表，用于存储检测到的人体姿态 points = [] # 遍历检测到的人体关键点 for i in range(18): # 提取x和y坐标 probMap = output[0, i, :, :] minVal, prob, minLoc, point = cv2.minMaxLoc(probMap) # 如果概率大于阈值，则将其添加到列表中 if prob > 0.1: x = int((width * point[0]) / W) y = int((height * point[1]) / H) points.append((x, y)) # 绘制检测到的人体姿态 for i, point in enumerate(points): cv2.circle(image, point, 5, (0, 255, 255), thickness=-1, lineType=cv2.FILLED) cv2.putText(image, "{}".format(i), point, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2, lineType=cv2.LINE_AA) # 显示结果 cv2.imshow("OpenPose Demo", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("path/to/model") 其中，"path/to/model"应该是你的OpenPose模型文件的路径，而不是图像文件的路径。 因此，你需要将这一行代码修改为： net = cv2.dnn....
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