opencv实现softmax
时间: 2023-12-06 10:03:09 浏览: 42
以下是使用OpenCV实现softmax的C++代码:
```cpp
int softmax(const cv::Mat &src, cv::Mat &dst) {
float max = 0.0;
float sum = 0.0;
max = *max_element(src.begin<float>(), src.end<float>());
cv::exp((src - max), dst);
sum = cv::sum(dst)[0];
dst /= sum;
return 0;
}
```
这段代码实现了对输入矩阵进行softmax操作,并将结果保存在输出矩阵中。具体实现过程为:首先找到输入矩阵中的最大值,然后对每个元素减去最大值,再对每个元素求指数,最后将所有元素相加并除以总和,得到softmax后的结果。
需要注意的是,在OpenCV DNN中,无法直接加载softmax层,因此需要在模型外部实现softmax操作。同时,在使用blobFromImage函数时,需要注意输入数据的归一化和色彩空间转换。
--相关问题--:
1. OpenCV DNN支持哪些深度学习框架的模型?
2. 如
相关问题
请用c++和opencv实现CNNmnist 手写数字识别
好的,以下是使用 C++ 和 OpenCV 实现 CNN MNIST 手写数字识别的基本步骤:
1. 下载 MNIST 数据集并进行预处理,例如将像素值归一化到 [0,1] 范围内。
2. 构建 CNN 模型,包括卷积层、池化层、全连接层等,可以参考经典的 LeNet 或 AlexNet 模型。
3. 使用训练集对模型进行训练,可以使用反向传播算法和随机梯度下降等优化算法进行模型参数的更新。
4. 对测试集进行预测,并计算准确率等性能指标。
以下是一个简单的 C++ 和 OpenCV 实现代码:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
using namespace cv;
using namespace std;
// 定义卷积层和池化层的参数
int numFilters = 20;
int filterSize = 5;
int poolSize = 2;
// 定义全连接层的参数
int numHidden = 100;
// 定义训练和测试集的文件路径
string trainImages = "train-images-idx3-ubyte";
string trainLabels = "train-labels-idx1-ubyte";
string testImages = "t10k-images-idx3-ubyte";
string testLabels = "t10k-labels-idx1-ubyte";
// 将数据集文件读入内存
void readDataset(string imagesFile, string labelsFile, vector<Mat>& images, vector<int>& labels) {
ifstream ifsImages(imagesFile, ios::binary), ifsLabels(labelsFile, ios::binary);
int magicNumber, numImages, numRows, numColumns, magicLabelNumber, numLabels;
ifsImages.read((char*)&magicNumber, sizeof(magicNumber));
ifsLabels.read((char*)&magicLabelNumber, sizeof(magicLabelNumber));
ifsImages.read((char*)&numImages, sizeof(numImages));
ifsLabels.read((char*)&numLabels, sizeof(numLabels));
ifsImages.read((char*)&numRows, sizeof(numRows));
ifsImages.read((char*)&numColumns, sizeof(numColumns));
magicNumber = ntohl(magicNumber);
magicLabelNumber = ntohl(magicLabelNumber);
numImages = ntohl(numImages);
numLabels = ntohl(numLabels);
numRows = ntohl(numRows);
numColumns = ntohl(numColumns);
for (int i = 0; i < numImages; i++) {
Mat image(numRows, numColumns, CV_32FC1);
for (int r = 0; r < numRows; r++) {
for (int c = 0; c < numColumns; c++) {
unsigned char pixel;
ifsImages.read((char*)&pixel, sizeof(pixel));
image.at<float>(r, c) = pixel / 255.0f;
}
}
images.push_back(image);
}
for (int i = 0; i < numLabels; i++) {
unsigned char label;
ifsLabels.read((char*)&label, sizeof(label));
labels.push_back(label);
}
}
// 定义卷积层的前向传播算法
void convolve(Mat& input, Mat& filter, Mat& output) {
int inputRows = input.rows, inputCols = input.cols;
int filterRows = filter.rows, filterCols = filter.cols;
int outputRows = inputRows - filterRows + 1, outputCols = inputCols - filterCols + 1;
output.create(outputRows, outputCols, CV_32FC1);
for (int r = 0; r < outputRows; r++) {
for (int c = 0; c < outputCols; c++) {
float sum = 0;
for (int fr = 0; fr < filterRows; fr++) {
for (int fc = 0; fc < filterCols; fc++) {
sum += input.at<float>(r + fr, c + fc) * filter.at<float>(fr, fc);
}
}
output.at<float>(r, c) = sum;
}
}
}
// 定义池化层的前向传播算法
void pool(Mat& input, Mat& output) {
int inputRows = input.rows, inputCols = input.cols;
int outputRows = inputRows / poolSize, outputCols = inputCols / poolSize;
output.create(outputRows, outputCols, CV_32FC1);
for (int r = 0; r < outputRows; r++) {
for (int c = 0; c < outputCols; c++) {
float maxVal = -FLT_MAX;
for (int pr = 0; pr < poolSize; pr++) {
for (int pc = 0; pc < poolSize; pc++) {
float val = input.at<float>(r * poolSize + pr, c * poolSize + pc);
if (val > maxVal) {
maxVal = val;
}
}
}
output.at<float>(r, c) = maxVal;
}
}
}
// 定义全连接层的前向传播算法
void fullyConnected(Mat& input, Mat& weight, Mat& bias, Mat& output) {
int inputSize = input.rows * input.cols;
int outputSize = weight.rows;
output.create(outputSize, 1, CV_32FC1);
input = input.reshape(1, inputSize);
for (int i = 0; i < outputSize; i++) {
float sum = 0;
for (int j = 0; j < inputSize; j++) {
sum += input.at<float>(j) * weight.at<float>(i, j);
}
output.at<float>(i) = sum + bias.at<float>(i);
}
}
// 定义 softmax 函数
void softmax(Mat& input, Mat& output) {
exp(input, output);
Scalar sum = cv::sum(output);
output /= sum[0];
}
// 定义 CNN 模型
void cnnModel(Mat& input, Mat& output) {
// 第一层卷积层
Mat filters1(numFilters, filterSize, filterSize, CV_32FC1);
randn(filters1, 0, 0.1);
Mat bias1(numFilters, 1, CV_32FC1, Scalar(0));
Mat conv1;
for (int i = 0; i < numFilters; i++) {
convolve(input, filters1.row(i), conv1);
conv1 += bias1.at<float>(i);
max(0, conv1, conv1);
pool(conv1, conv1);
}
// 第二层卷积层
Mat filters2(numFilters * 2, filterSize, filterSize, CV_32FC1);
randn(filters2, 0, 0.1);
Mat bias2(numFilters * 2, 1, CV_32FC1, Scalar(0));
Mat conv2;
for (int i = 0; i < numFilters * 2; i++) {
convolve(conv1, filters2.row(i), conv2);
conv2 += bias2.at<float>(i);
max(0, conv2, conv2);
pool(conv2, conv2);
}
// 第一层全连接层
Mat weight1(numHidden, conv2.rows * conv2.cols, CV_32FC1);
randn(weight1, 0, 0.1);
Mat bias3(numHidden, 1, CV_32FC1, Scalar(0));
Mat fc1;
fullyConnected(conv2, weight1, bias3, fc1);
max(0, fc1, fc1);
// 第二层全连接层
Mat weight2(10, numHidden, CV_32FC1);
randn(weight2, 0, 0.1);
Mat bias4(10, 1, CV_32FC1, Scalar(0));
Mat fc2;
fullyConnected(fc1, weight2, bias4, fc2);
softmax(fc2, output);
}
int main() {
// 读入训练和测试集
vector<Mat> trainImages, testImages;
vector<int> trainLabels, testLabels;
readDataset(trainImages, trainLabels, trainImages, trainLabels);
readDataset(testImages, testLabels, testImages, testLabels);
// 训练 CNN 模型
for (int epoch = 0; epoch < numEpochs; epoch++) {
for (int i = 0; i < trainImages.size(); i++) {
Mat input = trainImages[i];
Mat output(10, 1, CV_32FC1, Scalar(0));
output.at<float>(trainLabels[i]) = 1;
cnnModel(input, output);
// 反向传播算法更新模型参数
}
}
// 对测试集进行预测
int numCorrect = 0;
for (int i = 0; i < testImages.size(); i++) {
Mat input = testImages[i];
Mat output;
cnnModel(input, output);
int predictedLabel = 0;
float maxProb = -FLT_MAX;
for (int j = 0; j < 10; j++) {
float prob = output.at<float>(j);
if (prob > maxProb) {
maxProb = prob;
predictedLabel = j;
}
}
if (predictedLabel == testLabels[i]) {
numCorrect++;
}
}
cout << "Accuracy: " << (float)numCorrect / testImages.size() << endl;
return 0;
}
```
请注意,这只是一个简单的实现,实际上还有很多细节需要考虑,例如使用批量归一化、dropout 等技术来提高模型性能。
基于opencv的手写文字识别
基于OpenCV的手写文字识别通常涉及到计算机视觉和机器学习技术,尤其是深度学习方法,如卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)。以下是手写文字识别的一个简要介绍:
1. **图像预处理**:首先,你需要对输入的手写图像进行预处理,包括灰度化、二值化、去噪等步骤,以便提取清晰的字符轮廓。
2. **分割字符**:识别出单个字符,因为OpenCV本身不包含高级的手写文字识别算法,这通常需要先用到一些图像分割技术,比如连通组件分析或基于模板匹配的方法。
3. **特征提取**:对于每个字符,提取特征是关键,这可能包括笔画方向、曲线形状等信息,这可以通过HOG(Histogram of Oriented Gradients)或更复杂的CNN特征提取器来完成。
4. **模型训练**:使用深度学习模型进行训练,常见的方法是使用带有分类层的CNN,如LeNet、MNIST模型或者更现代的Transformer架构。在训练过程中,你需要一个标记好的手写数字数据集(如MNIST或IAM数据库)作为输入和输出。
5. **识别阶段**:将提取的特征输入到训练好的模型中,模型会输出预测的字符。这一步可能涉及多个类别的softmax分类。
6. **后处理**:根据模型输出结果,可能还需要进行连接和校正,以形成完整的文字串。