如何用tensorflow进行工业缺陷检测？c++代码实现

TensorFlow 是一种广泛应用于深度学习的开源框架，可以用于实现工业缺陷检测任务。下面是一个简单的 C++ 代码实现工业缺陷检测的示例：

首先，需要加载训练好的模型和测试图像：

#include "tensorflow/core/public/session.h"
#include "tensorflow/core/protobuf/meta_graph.pb.h"
#include "tensorflow/core/framework/tensor.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>

using namespace tensorflow;

int main(int argc, char* argv[]) {
  // 加载模型
  Session* session;
  Status status = NewSession(SessionOptions(), &session);
  if (!status.ok()) {
    std::cerr << "Failed to create session: " << status << std::endl;
    return -1;
  }
  MetaGraphDef graph_def;
  status = ReadBinaryProto(Env::Default(), "model.meta", &graph_def);
  if (!status.ok()) {
    std::cerr << "Failed to read meta graph: " << status << std::endl;
    return -1;
  }
  status = session->Create(graph_def.graph_def());
  if (!status.ok()) {
    std::cerr << "Failed to create graph: " << status << std::endl;
    return -1;
  }

  // 加载测试图像
  cv::Mat image = cv::imread("test.jpg");
  if (image.empty()) {
    std::cerr << "Failed to read image" << std::endl;
    return -1;
  }

接着，需要对测试图像进行预处理和输入格式转换：

  // 图像预处理
  cv::Mat gray_image, resized_image;
  cv::cvtColor(image, gray_image, cv::COLOR_BGR2GRAY);
  cv::resize(gray_image, resized_image, cv::Size(256, 256));

  // 输入格式转换
  Tensor input_tensor(DT_FLOAT, TensorShape({1, 256, 256, 1}));
  auto input_tensor_mapped = input_tensor.tensor<float, 4>();
  for (int y = 0; y < resized_image.rows; ++y) {
    const uchar* row_ptr = resized_image.ptr<uchar>(y);
    for (int x = 0; x < resized_image.cols; ++x) {
      input_tensor_mapped(0, y, x, 0) = static_cast<float>(row_ptr[x]) / 255.0f;
    }
  }

然后，对输入数据进行模型推理：

  // 进行模型推理
  std::vector<std::pair<std::string, Tensor>> inputs = {
    {"input", input_tensor},
  };
  std::vector<tensorflow::Tensor> outputs;
  status = session->Run(inputs, {"output"}, {}, &outputs);
  if (!status.ok()) {
    std::cerr << "Failed to run model: " << status << std::endl;
    return -1;
  }

最后，对输出结果进行解析和可视化：

  // 解析输出结果
  auto output_tensor_mapped = outputs[0].tensor<float, 2>();
  float score = output_tensor_mapped(0, 0);
  std::cout << "Score: " << score << std::endl;

  // 可视化输出结果
  cv::putText(image, cv::format("Score: %.2f", score), cv::Point(10, 30),
              cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
  cv::imshow("Result", image);
  cv::waitKey(0);

  // 释放资源
  session->Close();
  return 0;
}

这个示例代码演示了如何用 TensorFlow 对一张图像进行缺陷检测，并将结果可视化输出。在实际应用中，需要根据具体的缺陷检测任务和数据集进行模型训练和调参，以达到更好的检测效果。