RD模型c++定位模型实现
时间: 2023-08-02 14:07:44 浏览: 59
RD模型是一种基于深度学习的目标检测模型,可以用于物体检测、人脸识别等领域。下面是一个使用C++实现RD模型的示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::dnn;
int main()
{
String modelTxt = "rd.prototxt";
String modelBin = "rd.caffemodel";
Net net = readNetFromCaffe(modelTxt, modelBin);
if (net.empty())
{
cerr << "Can't load network!" << endl;
return -1;
}
String imageFile = "test.jpg";
Mat image = imread(imageFile);
if (image.empty())
{
cerr << "Can't open image file!" << endl;
return -1;
}
Mat blob = blobFromImage(image, 1, Size(300, 300), Scalar(104, 117, 123));
net.setInput(blob, "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);
if (confidence > 0.5)
{
int x1 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 3) * image.cols);
int y1 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 4) * image.rows);
int x2 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 5) * image.cols);
int y2 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 6) * image.rows);
rectangle(image, Point(x1, y1), Point(x2, y2), Scalar(0, 255, 0), 2);
}
}
imshow("Detection", image);
waitKey(0);
return 0;
}
```
以上代码使用OpenCV提供的dnn模块来加载RD模型,然后对输入的图像进行目标检测,并在图像中绘制出目标框。需要注意的是,这里使用的是caffe框架训练好的RD模型,因此在代码中使用了`readNetFromCaffe`函数来加载模型。如果你使用的是其他深度学习框架训练的RD模型,可以使用相应的函数来加载模型。