用c++实现dnn推理代码
时间: 2023-03-12 21:28:18 浏览: 99
用C语言实现DNN推理代码可以使用深度神经网络库(Deep Neural Network library),例如Caffe、TensorFlow、PyTorch,这些库可以为深度神经网络模型实现推理代码,并帮助开发者进行训练。
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用C++语言写opencv dnn推理onnx Unet语义分割模型的代码
下面是一个简单的 C++ OpenCV DNN 推理代码示例,使用 ONNX 格式的 U-Net 模型进行语义分割:
```c++
#include <opencv2/dnn/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace cv::dnn;
int main(int argc, char** argv)
{
// 读取模型文件
const string model_file_path = "unet.onnx";
Net net = readNetFromONNX(model_file_path);
// 读取输入图像
const string input_file_path = "input.jpg";
Mat input_image = imread(input_file_path);
// 预处理输入图像
Mat input_blob = blobFromImage(input_image, 1.0 / 255.0, Size(572, 572), Scalar(0, 0, 0), true, false);
// 运行推理
Mat output_blob;
net.setInput(input_blob);
net.forward(output_blob);
// 后处理输出结果
Mat output_image;
output_blob = output_blob.reshape(1, 388 * 388);
output_blob.convertTo(output_blob, CV_8UC1, 255.0);
applyColorMap(output_blob, output_image, COLORMAP_JET);
// 显示输出结果
imshow("Output", output_image);
waitKey(0);
return 0;
}
```
这个示例代码假设已经有了一个 ONNX 格式的 U-Net 模型文件 `unet.onnx` 和一个输入图像文件 `input.jpg`。代码中首先使用 `readNetFromONNX` 函数读取了模型文件,然后使用 `imread` 函数读取了输入图像。
接下来,代码中使用 `blobFromImage` 函数将输入图像转换成网络需要的输入格式,并使用 `setInput` 函数将输入数据设置到网络中,使用 `forward` 函数进行推理,得到输出结果。
最后,代码中使用 `reshape` 函数和 `convertTo` 函数对输出结果进行后处理,然后使用 `applyColorMap` 函数将结果可视化,使用 `imshow` 函数显示输出结果,使用 `waitKey` 函数等待用户按下键盘。
写一个opencv dnn handpose的c++代码
### 回答1:
我可以提供一个示例来帮助您实现OpenCV DNN handpose的C代码:#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>using namespace cv;
using namespace cv::dnn;int main(int argc, char** argv)
{
// 读取模型文件
String modelTxt = "handpose.prototxt";
String modelBin = "handpose.caffemodel";
Net net = readNetFromCaffe(modelTxt, modelBin); // 读取图像
Mat image = imread("hand.jpg"); // 设置图像大小
Mat inputBlob = blobFromImage(image, 1.0f, Size(224, 224), Scalar(), false, false); // 输入网络
net.setInput(inputBlob); // 运行网络
Mat detection = net.forward(); // 解析结果
Mat points(21, 2, CV_32F, detection.ptr<float>(0)); // 在图像上绘制结果
for (int i = 0; i < points.rows; i++)
{
int x = cvRound(points.at<float>(i, 0));
int y = cvRound(points.at<float>(i, 1));
circle(image, Point(x, y), 3, Scalar(0, 0, 255), 2);
} // 显示结果
imshow("Result", image);
waitKey(); return 0;
}
### 回答2:
下面是一个使用OpenCV DNN库实现手势识别的C++代码示例:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
using namespace cv;
using namespace cv::dnn;
int main()
{
// 加载预训练模型
String modelFile = "path/to/pose_deploy.prototxt";
String weightsFile = "path/to/pose_iter_102000.caffemodel";
Net net = readNetFromCaffe(modelFile, weightsFile);
// 读取输入图像
Mat image = imread("path/to/input_image.jpg");
if (image.empty())
{
printf("Failed to read image file.\n");
return -1;
}
// 输入图像预处理
Mat inputBlob = blobFromImage(image, 1.0, Size(368, 368), Scalar(127.5, 127.5, 127.5), false, false);
// 设置输入Blob
net.setInput(inputBlob);
// 进行前向推理
Mat result = net.forward();
// 解析输出Blob
Mat handPose = result.reshape(1, Net::`getSize(depht));
// 在图像上绘制手部关键点
for (int i = 0; i < handPose.rows; i++)
{
Point2f point(handPose.at<float>(i, 0) * image.cols, handPose.at<float>(i, 1) * image.rows);
circle(image, point, 5, Scalar(0, 255, 0), -1);
}
// 显示结果图像
imshow("Hand Pose", image);
waitKey(0);
return 0;
}
```
请注意,上述代码仅为示例,具体路径和参数需要根据实际情况进行修改。此代码假设目标图像已经存在,并使用在Caffe模型训练中使用的标准预处理步骤进行输入图像的处理。
希望以上代码对您有帮助!
### 回答3:
以下是一个简单的使用OpenCV DNN(深度神经网络)模块进行手势识别的C++代码示例。请注意,以下代码仅提供基本结构和示例,具体实现还需要根据具体情况进行调整和完善。
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
using namespace cv;
using namespace cv::dnn;
int main()
{
// 加载预训练的模型文件
Net net = readNet("path/to/handpose_model.pb");
// 加载图像
Mat image = imread("path/to/image.png");
// 将图像转换为需要的大小和格式
Mat inputBlob = blobFromImage(image, 1.0, Size(368, 368), Scalar(127.5, 127.5, 127.5), true, false);
// 设置网络的输入
net.setInput(inputBlob);
// 运行前向传播
Mat output = net.forward();
// 处理输出结果
// 假设输出结果为手的关键点坐标
// 可根据具体情况进行后续处理,如绘制关键点等
return 0;
}
```
在使用这段代码之前,请确保已安装并正确配置OpenCV和OpenCV DNN模块,并将正确的模型文件路径和图像路径替换为你自己的路径。
注意,此代码仅包含了模型的加载和前向传播部分,你还可以根据需求添加更多的后续处理,以实现更全面和准确的手势识别功能。