opencv dnn模块教程
时间: 2023-07-07 21:17:48 浏览: 60
以下是使用OpenCV DNN模块的基本教程:
1. 加载模型和权重文件
在使用OpenCV DNN模块之前,需要加载深度学习模型和其对应的权重文件。可以使用OpenCV的dnn模块中的readNet函数来加载模型和权重文件。例如:
```
cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromTensorflow("model.pb", "weights.pb");
```
2. 加载图像
使用OpenCV加载图像。例如:
```
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
```
3. 预处理图像
在将图像输入到深度学习模型之前,需要对其进行一些预处理。这通常包括调整大小,减去平均值,归一化等。OpenCV DNN模块提供了一些函数来执行这些操作。例如:
```
cv::Mat inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1.0, cv::Size(224, 224), cv::Scalar(104, 117, 123), false, false);
```
4. 将图像输入到模型中
使用OpenCV DNN模块的forward函数将预处理后的图像输入到模型中。例如:
```
net.setInput(inputBlob, "data");
cv::Mat output = net.forward("output");
```
5. 解析输出
根据模型的不同,输出可以是一些预测概率值,也可以是一些特征向量等。需要根据模型的输出类型进行解析。
这是一个简单的使用OpenCV DNN模块的教程,更多详细的介绍可以参考OpenCV官方文档。