写一个C语言实现的物体分类器

物体分类器是一种基于机器学习的应用程序，它可以将输入的图像归类为不同的物体类型。在这里，我们使用C语言实现一个简单的物体分类器，基于一个预先训练好的模型，并使用OpenCV库来处理图像。

首先，我们需要安装OpenCV库。可以使用以下命令在Ubuntu上进行安装：

sudo apt-get update
sudo apt-get install libopencv-dev

接下来，我们需要加载预先训练好的模型。这里我们使用一个已经训练好的模型，名为"res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel"，可以从Github上下载。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <vector>

using namespace cv;
using namespace cv::dnn;
using namespace std;

// 加载预训练的模型
Net load_model() {
    String modelTxt = "deploy.prototxt";
    String modelBin = "res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel";
    Net net = readNetFromCaffe(modelTxt, modelBin);
    return net;
}

接下来，我们需要定义一个函数，该函数将读取图像并使用模型进行分类。

// 对图像进行分类
void classify_image(const Mat& img, Net net) {
    Mat inputBlob = blobFromImage(img, 1.0, Size(300, 300), Scalar(104.0, 177.0, 123.0), false, false);
    net.setInput(inputBlob, "data");
    Mat detection = net.forward("detection_out");
    Mat detectionMat(detection.size[2], detection.size[3], CV_32F, detection.ptr<float>());

    for (int i = 0; i < detectionMat.rows; i++) {
        float confidence = detectionMat.at<float>(i, 2);
        int classId = detectionMat.at<float>(i, 1);

        // 如果置信度超过0.5，就认为是一个有效的检测
        if (confidence > 0.5) {
            // 获取检测框的坐标
            int xLeftBottom = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 3) * img.cols);
            int yLeftBottom = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 4) * img.rows);
            int xRightTop = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 5) * img.cols);
            int yRightTop = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 6) * img.rows);

            // 画出检测框
            Rect rect(xLeftBottom, yLeftBottom, xRightTop - xLeftBottom, yRightTop - yLeftBottom);
            rectangle(img, rect, Scalar(0, 255, 0), 2);

            // 获取物体类别标签
            stringstream ss;
            ss << confidence;
            String conf(ss.str());
            String label = format("Class %d: %s", classId, conf.c_str());
            int baseline;
            Size labelSize = getTextSize(label, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 1, &baseline);
            rectangle(img, Point(xLeftBottom, yLeftBottom - labelSize.height),
                Point(xLeftBottom + labelSize.width, yLeftBottom + baseline), Scalar(255, 255, 255), FILLED);
            putText(img, label, Point(xLeftBottom, yLeftBottom), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(0, 0, 0));
        }
    }

    imshow("Classification", img);
    waitKey(0);
}

最后，我们编写主函数，该函数将读取图像并调用分类函数进行分类。

int main(int argc, char** argv) {
    // 加载预训练的模型
    Net net = load_model();

    // 读取图像并进行分类
    Mat img = imread("image.jpg");
    classify_image(img, net);

    return 0;
}

上述代码将读取名为"image.jpg"的图像，并使用预先训练的模型对其进行分类。分类结果将显示在窗口中。

请注意，这只是一个简单的物体分类器示例，可以通过改进模型或使用更复杂的算法来提高分类器的准确性。