C#中使用MyCaffe加载train.caffemodel和prototxt,binaryproto文件opencv处理来进行预测

可以按照以下步骤来使用MyCaffe和OpenCV进行预测：

1. 安装MyCaffe和OpenCV

可以在MyCaffe和OpenCV的官方网站上下载并安装对应的软件包。

2. 加载模型

在代码中使用MyCaffe中的CaffeModel类来加载train.caffemodel和prototxt文件，示例代码如下：

using MyCaffe;
using MyCaffe.basecode;
using MyCaffe.common;
using MyCaffe.param.ssd;
using MyCaffe.param.ssd_detect;

...

CaffeModel caffeModel = new CaffeModel("train.prototxt", "train.caffemodel", Phase.TEST);

...

3. 加载数据

使用OpenCV中的imread函数加载需要预测的图像，示例代码如下：

Mat img = Cv2.ImRead("test.jpg");

...

4. 进行预测

将图像数据转换为MyCaffe中的Blob对象，并使用CaffeModel类的Predict方法进行预测，示例代码如下：

float[] data = new float[1 * 3 * 227 * 227]; // 根据输入数据的形状创建数组
Mat imgResized = new Mat();
Cv2.Resize(img, imgResized, new Size(227, 227)); // 调整图像大小
Cv2.CvtColor(imgResized, imgResized, ColorConversionCodes.BGR2RGB); // 将图像从BGR格式转换为RGB格式
Marshal.Copy(imgResized.Data, data, 0, data.Length); // 将图像数据拷贝到数组中
Blob<float> blob = new Blob<float>(1, 3, 227, 227, data); // 创建Blob对象并将数据加载到Blob中

MyCaffe.CaffeModel.Data data = new MyCaffe.CaffeModel.Data();
data.EnableLabelMapping = false;
data.EnableLabelSelection = false;
data.Blobs.Add(blob);

List<float> result = caffeModel.Predict(data);

...

在进行预测时，还可以根据需要设置MyCaffe中的其他参数，例如输入数据的形状、输出数据的形状等。具体使用方法可以参考MyCaffe的官方文档。