用C++写一个基于LeNet识别手写数字的程序并带注释

好的，这是一个基于LeNet的手写数字识别程序，使用C++编写，带详细注释。

首先，我们需要包含一些头文件，包括OpenCV和一些标准库文件。

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <cmath>

接下来，我们定义一些常量和全局变量。这里的常量和变量都是LeNet网络中使用到的，包括输入图像的大小、卷积核的大小、池化的大小、网络的层数、隐藏层的神经元数目等。

// define constants
const int WIDTH = 28;  // 输入图像宽度
const int HEIGHT = 28;  // 输入图像高度
const int CHANNELS = 1;  // 输入图像通道数
const int KERNEL_SIZE = 5;  // 卷积核大小
const int POOL_SIZE = 2;  // 池化大小
const int NUM_HIDDEN = 128;  // 隐藏层神经元数
const int NUM_LABELS = 10;  // 标签数目

// 定义全局变量
cv::Mat inputImage;  // 输入图像
cv::Mat outputImage;  // 输出图像
std::vector<cv::Mat> kernels;  // 卷积核
std::vector<cv::Mat> bias;  // 偏置
std::vector<cv::Mat> convOutputs;  // 卷积输出
std::vector<cv::Mat> poolOutputs;  // 池化输出
cv::Mat hiddenWeights;  // 隐藏层权重
cv::Mat hiddenBias;  // 隐藏层偏置
cv::Mat outputWeights;  // 输出层权重
cv::Mat outputBias;  // 输出层偏置

接下来是定义函数的部分。我们需要定义一些辅助函数，包括读取数据集、对图像进行预处理、进行卷积操作、进行池化操作、进行激活函数操作、进行全连接操作等。

// 辅助函数：读取数据集
std::vector<std::pair<cv::Mat, int>> readDataset(const std::string& filename) {
    std::vector<std::pair<cv::Mat, int>> dataset;
    std::ifstream file(filename);
    if (file.is_open()) {
        std::string line;
        while (std::getline(file, line)) {
            std::replace(line.begin(), line.end(), ',', ' ');
            std::stringstream ss(line);
            std::vector<int> values;
            int label;
            for (int i = 0; i < WIDTH * HEIGHT; i++) {
                int value;
                ss >> value;
                values.push_back(value);
            }
            ss >> label;
            cv::Mat image = cv::Mat(WIDTH, HEIGHT, CV_8UC1, cv::Scalar(0));
            for (int i = 0; i < WIDTH; i++) {
                for (int j = 0; j < HEIGHT; j++) {
                    image.at<uchar>(i, j) = values[i*WIDTH+j];
                }
            }
            dataset.push_back(std::make_pair(image, label));
        }
        file.close();
    }
    return dataset;
}

// 辅助函数：对图像进行预处理
cv::Mat preprocessImage(const cv::Mat& image) {
    cv::Mat grayImage;
    cv::cvtColor(image, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    cv::Mat resizedImage;
    cv::resize(grayImage, resizedImage, cv::Size(WIDTH, HEIGHT));
    cv::Mat normalizedImage;
    resizedImage.convertTo(normalizedImage, CV_32FC1);
    normalizedImage /= 255.0f;
    return normalizedImage;
}

// 辅助函数：进行卷积操作
void convolve(const cv::Mat& input, const cv::Mat& kernel, cv::Mat& output) {
    cv::filter2D(input, output, -1, kernel, cv::Point(-1,-1), 0, cv::BORDER_DEFAULT);
}

// 辅助函数：进行池化操作
void pool(const cv::Mat& input, cv::Mat& output) {
    cv::Size poolSize(POOL_SIZE, POOL_SIZE);
    cv::Size strideSize(POOL_SIZE, POOL_SIZE);
    cv::maxPool(input, output, poolSize, strideSize);
}

// 辅助函数：进行激活函数操作
void activate(const cv::Mat& input, cv::Mat& output) {
    cv::Mat temp;
    cv::exp(-input, temp);
    output = 1.0 / (1.0 + temp);
}

// 辅助函数：进行全连接操作
void fullyConnected(const cv::Mat& input, const cv::Mat& weights, const cv::Mat& bias, cv::Mat& output) {
    cv::gemm(input, weights, 1.0, bias, 1.0, output);
}

// 初始化函数：对卷积核、偏置、权重、偏置进行初始化
void init() {
    // 初始化卷积核和偏置
    kernels.push_back(cv::Mat(KERNEL_SIZE, KERNEL_SIZE, CV_32FC1, cv::Scalar(0.1)));
    kernels.push_back(cv::Mat(KERNEL_SIZE, KERNEL_SIZE, CV_32FC1, cv::Scalar(0.2)));
    kernels.push_back(cv::Mat(KERNEL_SIZE, KERNEL_SIZE, CV_32FC1, cv::Scalar(0.3)));
    kernels.push_back(cv::Mat(KERNEL_SIZE, KERNEL_SIZE, CV_32FC1, cv::Scalar(0.4)));
    bias.push_back(cv::Mat::ones(cv::Size(WIDTH-KERNEL_SIZE+1, HEIGHT-KERNEL_SIZE+1), CV_32FC1));
    bias.push_back(cv::Mat::ones(cv::Size(WIDTH-KERNEL_SIZE+1, HEIGHT-KERNEL_SIZE+1), CV_32FC1));
    bias.push_back(cv::Mat::ones(cv::Size(WIDTH-KERNEL_SIZE+1, HEIGHT-KERNEL_SIZE+1), CV_32FC1));
    bias.push_back(cv::Mat::ones(cv::Size(WIDTH-KERNEL_SIZE+1, HEIGHT-KERNEL_SIZE+1), CV_32FC1));

    // 初始化隐藏层权重和偏置
    hiddenWeights = cv::Mat(NUM_HIDDEN, WIDTH*HEIGHT*3, CV_32FC1);
    cv::randn(hiddenWeights, 0.0, 1.0);
    hiddenBias = cv::Mat::ones(cv::Size(NUM_HIDDEN, 1), CV_32FC1);

    // 初始化输出层权重和偏置
    outputWeights = cv::Mat(NUM_LABELS, NUM_HIDDEN, CV_32FC1);
    cv::randn(outputWeights, 0.0, 1.0);
    outputBias = cv::Mat::ones(cv::Size(NUM_LABELS, 1), CV_32FC1);
}

接下来是主函数的部分，我们需要读入数据集、对数据集中的图像进行预处理、对图像进行卷积、池化、激活函数、全连接等一系列操作，最终输出预测的标签。

int main(int argc, char** argv) {
    // 读取数据集
    std::vector<std::pair<cv::Mat, int>> dataset = readDataset("mnist.csv");

    // 初始化
    init();

    // 循环处理每个图像
    for (int i = 0; i < dataset.size(); i++) {
        // 读取图像
        inputImage = dataset[i].first;

        // 对图像进行卷积和池化操作
        for (int j = 0; j < kernels.size(); j++) {
            convolve(inputImage, kernels[j], convOutputs[j]);
            convOutputs[j] += bias[j];
            pool(convOutputs[j], poolOutputs[j]);
        }

        // 将池化后的图像转化为向量
        cv::Mat flattenedImage = cv::Mat::zeros(cv::Size(1, WIDTH*HEIGHT*3), CV_32FC1);
        int index = 0;
        for (int c = 0; c < 3; c++) {
            for (int x = 0; x < WIDTH/POOL_SIZE; x++) {
                for (int y = 0; y < HEIGHT/POOL_SIZE; y++) {
                    flattenedImage.at<float>(index++, 0) = poolOutputs[c].at<float>(x, y);
                }
            }
        }

        // 对隐藏层进行操作
        cv::Mat hiddenOutput;
        fullyConnected(flattenedImage, hiddenWeights, hiddenBias, hiddenOutput);
        activate(hiddenOutput, hiddenOutput);

        // 对输出层进行操作
        cv::Mat output;
        fullyConnected(hiddenOutput, outputWeights, outputBias, output);
        activate(output, output);

        // 找到最大值的索引
        cv::Point maxLoc;
        cv::minMaxLoc(output, NULL, NULL, NULL, &maxLoc);
        int predictedLabel = maxLoc.y;

        // 输出预测的标签
        std::cout << "Predicted label: " << predictedLabel << std::endl;
    }

    return 0;
}

这样，我们就完成了一个基于LeNet的手写数字识别程序，使用C++编写。