cv::dnn::readNet
时间: 2024-10-22 08:03:26 浏览: 16
`cv::dnn::readNet` 是 OpenCV(计算机视觉库)中的一个函数,用于从文件或内存中读取预先训练好的深度学习网络(通常表示为 .prototxt 和 .caffemodel 或 .onnx 格式)。OpenCV的深度学习模块(dnn)提供了对各种深度学习框架的支持,包括Caffe、TensorFlow和ONNX。
当你需要使用已经保存的模型进行推理时,`readNet` 函数非常有用。这个函数接收两个参数:
1. **modelFile**:这是一个字符串,指定了要加载的模型的文件路径,如果是 ONNX 格式,则可以直接提供模型数据。
2. **weightsFile**:对于 Caffe 和 TensorFlow 模型,这是另一个字符串,指定权值(即模型参数)的文件路径。如果在 `modelFile` 中包含了权重信息,则可以省略此参数。
以下是一个基本的用法示例:
```cpp
cv::dnn::Net net;
std::string modelPath = "path/to/your/model.prototxt";
std::string weightsPath = "path/to/your/model.caffemodel"; // 对于 Caffe
if (net.readNetFromCaffe(modelPath, weightsPath)) {
// 如果加载成功,接下来就可以在 net 对象上执行推理了
} else {
std::cerr << "Failed to load network" << std::endl;
}
```
如果你要从内存读取 ONNX 格式的模型,可以使用 `readNetFromONNX` 方法,如下所示:
```cpp
cv::Mat modelData; // 假设已经从文件或其他来源加载到内存中的模型数据
net.readNetFromONNX(modelData);
```
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