opencvsharp4 调用mnist.pb
时间: 2023-08-09 20:05:34 浏览: 44
在 OpenCvSharp4 中,可以使用 Dnn 模块加载 TensorFlow 模型并进行预测。具体步骤如下:
1. 导入 OpenCvSharp 和 OpenCvSharp.Dnn 命名空间。
```csharp
using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Dnn;
```
2. 加载 TensorFlow 模型。
```csharp
var net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("path/to/mnist.pb");
```
3. 设置输入图像的大小和格式。
```csharp
net.SetInputSize(new Size(28, 28));
net.SetInputScale(1.0 / 255);
net.SetInputMean(new Scalar(0));
net.SetInputSwapRB(true);
```
这里假设输入图像的大小为 28x28 像素,并且是灰度图像。将像素值缩放到 [0, 1] 范围内,并减去均值。因为 TensorFlow 的图像格式是 BGR,所以需要交换通道。
4. 加载待预测的图像,并进行预处理。
```csharp
var image = Cv2.ImRead("path/to/image", ImreadModes.GrayScale);
Cv2.Resize(image, image, new Size(28, 28));
var blob = CvDnn.BlobFromImage(image);
```
这里假设待预测的图像是灰度图像,并且大小为 28x28 像素。将图像缩放到模型输入大小,并将其转换为 Blob 格式。
5. 运行模型并获取输出。
```csharp
net.SetInput(blob);
var output = net.Forward();
```
将预处理后的图像设置为输入,并运行模型。得到模型的输出。
6. 处理输出并输出结果。
```csharp
var result = output.ArgMax();
var predictedLabel = result.GetData().First();
Console.WriteLine("Predicted label: " + predictedLabel);
```
将输出转换为 NumPy 数组,并取出其中最大值的下标,即为预测结果。
完整代码示例:
```csharp
using (var net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("path/to/mnist.pb"))
{
net.SetInputSize(new Size(28, 28));
net.SetInputScale(1.0 / 255);
net.SetInputMean(new Scalar(0));
net.SetInputSwapRB(true);
var image = Cv2.ImRead("path/to/image", ImreadModes.GrayScale);
Cv2.Resize(image, image, new Size(28, 28));
var blob = CvDnn.BlobFromImage(image);
net.SetInput(blob);
var output = net.Forward();
var result = output.ArgMax();
var predictedLabel = result.GetData().First();
Console.WriteLine("Predicted label: " + predictedLabel);
}
```
注意:这里假设输入图像的像素值已经缩放到 [0, 1] 范围内。如果待预测的图像像素值范围不是 [0, 1],则需要根据实际情况调整缩放因子和均值。