OpenCV开发笔记（七十二）：红胖子8分钟带你使用opencv+dnn+tensorFlow识别物体

前言

级联分类器的效果并不是很好，准确度相对深度学习较低，本章使用opencv通过tensorflow深度学习，检测已有模型的分类。

Demo

在这里插入图片描述

可以猜测，1其实是人，18序号类是狗，因为笔者未找到对应的分类具体信息。

Tensorflow模型下载

https://github.com/opencv/opencv_extra
（注意：未找到对应的分类具体信息。）

OpenCV深度识别基本流程

opencv3.4.x支持了各种模型。

支持的模型

opencv3.4.x支持一下深度学习的模型：
– caffe：.caffemodel
官网：http://caffe.berkeleyvision.org
– tensorflow：.pb
官网：https://www.tensorflow.org
– torch：.t7 | .net
官网：http://torch.ch
– darknet：.weights
官网：https://pjreddie.com/darknet
– DLDT：.bin
官网：https://software.intel.com/openvino-toolkit

操作步骤：tensorflow

步骤一：加载模型和配置文件，建立神经网络。
根据不同的模型，使用cv::dnn::readNetFromXXX系列函数进行读取，opencv3.4.x系列支持的dnn模型（支持模型往上看）。
举例tensorflow模型如下：

std::string weights = "E:/qtProject/openCVDemo/dnnData/" \
                      "ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17/frozen_inference_graph.pb";
std::string prototxt = "E:/qtProject/openCVDemo/dnnData/" \
                      "ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.pbtxt";
cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromTensorflow(weights, prototxt);

步骤二：将要预测的图片加入到神经网络中
加入之后，需要识别图片，那么需要把图片输入到神经网络当中去，如下：

cv::Mat mat;
cv::Mat blob;
mat = cv::imread("E:/testFile/14.jpg");
cv::dnn::blobFromImage(mat, blob);

步骤三：分类预测，获取识别的结果
输入之后，就进行识别，识别是向前预测（分类预测），并且拿到结果。

cv::Mat prob = net.forward();

对于预测的结果，存于cv::Mat类型的prob，然后需要统一对prob进行处理，使其成为我们可以使用的数据，代码如下：

cv::Mat detectionMat(prob.size[2], prob.size[3], CV_32F, prob.ptr<float>());

对于从结果prob转换为detectionMat后，其结构如下：
cv::Mat为多行七列，每一行代表一个检测到的分类，具体列信息如下表：
在这里插入图片描述
（注意：具体的使用，请参照“步骤四”）

步骤四：对达到置信度的可以通过输出的mat进行分类和框选

cv::Mat detectionMat(prob.size[2], prob.size[3], CV_32F, prob.ptr<float>());
// 置信度预制，大于执行度的将其使用rect框出来
float confidenceThreshold = 0.75;
for(int i = 0; i < detectionMat.rows; i++)
{
    float confidence = detectionMat.at<float>(i, 2);
    if (confidence > confidenceThreshold)
    {
        // 高于置信度的，获取其x、y、以及对应的宽度高度，进行框选
        int classId = (detectionMat.at<float>(i, 1));
        int xLeftBottom = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 3) * mat.cols);
        int yLeftBottom = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 4) * mat.rows);
        int xRightTop = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 5) * mat.cols);
        int yRightTop = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 6) * mat.rows);
        cv::Rect object((int)xLeftBottom,
                     (int)yLeftBottom,
                     (int)(xRightTop - xLeftBottom),
                     (int)(yRightTop - yLeftBottom));
        cv::rectangle(mat, object, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
        qDebug() << __FILE__ << __LINE__
                << classId
                << confidence << confidenceThreshold
                << object.x << object.y << object.width << object.height;
    }
}

函数原型

读取tensorflow模型与配置文件函数原型

Net readNetFromTensorflow(const String &model,
                         const String &config = String());

从文件中读取。

参数一：用二进制协议描述网络体系结构的.pb文件的路径；
参数二：包含protobuf格式的文本图形定义的.pbtxt文件的路径。生成的网络对象由文本图构建，使用来自二进制的权重让我们更灵活些；

Net readNetFromTensorflow(const std::vector<uchar>& bufferModel,
                         const std::vector<uchar>& bufferConfig = std::vector<uchar>());

从缓存中读取。

参数一：包含pb文件内容的bufferModel缓冲区；
参数二：包含pbtxt文件内容的bufferConfig缓冲区；

Net readNetFromTensorflow(const char *bufferModel,
                        size_t lenModel,
                        const char *bufferConfig = NULL,
                        size_t lenConfig = 0);

参数一：包含pb文件内容的bufferModel缓冲区；
参数二：bufferModel缓冲长度；
参数三：包含pbtxt文件内容的bufferConfig缓冲区；
参数四：bufferConfig缓冲长度；
读取图片（需要识别的）函数原型

Mat blobFromImage(InputArray image,
                  double scalefactor=1.0,
                  const Size& size = Size(),
                  const Scalar& mean = Scalar(),
                  bool swapRB=false,
                  bool crop=false,
                  int ddepth=CV_32F);

void blobFromImage(InputArray image,
                  OutputArray blob,
                  double scalefactor=1.0,
                  const Size& size = Size(),
                  const Scalar& mean = Scalar(),
                  bool swapRB=false,
                  bool crop=false,
                  int ddepth=CV_32F);.

Mat blobFromImages(InputArrayOfArrays images,
                   double scalefactor=1.0,
                   Size size = Size(),
                   const Scalar& mean = Scalar(),
                   bool swapRB=false, 
                   bool crop=false,
                   int ddepth=CV_32F);

void blobFromImages(InputArrayOfArrays images,
                   OutputArray blob,
                   double scalefactor=1.0,
                   Size size = Size(),
                   const Scalar& mean = Scalar(),
                   bool swapRB=false,
                   bool crop=false,
                   int ddepth=CV_32F);

从图像创建区域。可选择从中心调整和裁剪图像。

参数一：图像输入图像（1、3或4通道）；
参数二：大小输出图像的空间大小；
参数三：从通道中减去平均值的平均标量。价值是有意的，如果image有BGR顺序，swapRB为真，则按（mean-R，mean-G，mean-B）顺序排列；
参数四：图像值的缩放因子乘数；
参数五：swapRB标志，指示交换第一个和最后一个通道，在三通道图像是必要的；
参数六：裁剪标志，指示调整大小后是否裁剪图像；
参数七：输出blob的深度，选择CV_32F或CV_8U；

设置神经网络输入函数原型

void cv::dnn::Net::setInput(InputArray blob,
                      const String& name = "",
                      double scalefactor = 1.0,
                      const Scalar& mean = Scalar());

设置网络的新输入值。

参数一：一个新的blob。应具有CV_32F或CV_8U深度。
参数二：输入层的名称。
参数三：可选的标准化刻度。
参数四：可选的平均减去值。

深度检测识别（向前预测）函数原型

void cv::dnn::Net::Mat forward(const String& outputName = String());

向前预测，返回指定层的第一个输出的blob，一般是返回最后一层，可使用cv::Net::getLayarNames()获取所有的层名称。

参数一：outputName需要获取输出的层的名称

Demo源码

void OpenCVManager::testTensorflow()
{
    // 训练好的模型以及其模型的后缀名
    // .caffemodel (Caffe, http://caffe.berkeleyvision.org/)
    // .pb (TensorFlow, https://www.tensorflow.org/)
    // .t7 | *.net (Torch, http://torch.ch/)
    // .weights (Darknet, https://pjreddie.com/darknet/)
    // .bin (DLDT, https://software.intel.com/openvino-toolkit)

    // https://github.com/opencv/opencv/wiki/TensorFlow-Object-Detection-API

    std::string weights = "E:/qtProject/openCVDemo/dnnData/" \
                          "ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17/"frozen_inference_graph.pb";
    std::string prototxt = "E:/qtProject/openCVDemo/dnnData/" \
                           "ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.pbtxt";
    cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromTensorflow(weights, prototxt);

    if(net.empty())
    {
        qDebug() << __FILE__ << __LINE__ << "net is empty!!!";
        return;
    }
    cv::Mat mat;
    cv::Mat blob;

    // 获得所有层的名称和索引
    std::vector<cv::String> layerNames = net.getLayerNames();
    int lastLayerId = net.getLayerId(layerNames[layerNames.size() - 1]);
    cv::Ptr<cv::dnn::Layer> lastLayer = net.getLayer(cv::dnn::DictValue(lastLayerId));
    qDebug() << __FILE__ << __LINE__
             << QString(lastLayer->type.c_str())
             << QString(lastLayer->getDefaultName().c_str())
             << QString(layerNames[layerNames.size()-1].c_str());

#if 0
    // 视频里面的识别
    cv::VideoCapture capture;
    if(!capture.open("E:/testFile/4.avi"))
    {
        qDebug() << __FILE__ << __LINE__ << "Failed to open videofile!!!";
        return;
    }
#endif

    while(true)
    {
#if 1
        // 读取图片识别
        mat = cv::imread("E:/testFile/15.jpg");
        if(!mat.data)
        {
            qDebug() << __FILE__ << __LINE__ << "Failed to read image!!!";
            return;
        }
#else
        // 视频里面的识别
        capture >> mat;
        if(mat.empty())
        {
            cv::waitKey(0);
            break;
        }
#endif

        cv::dnn::blobFromImage(mat, blob);

        net.setInput(blob);
        // 推理预测：可以输入预测的图层名称
//        cv::Mat prob = net.forward("detection_out");
        cv::Mat prob = net.forward();

        // 显示识别花费的时间
        std::vector<double> layersTimes;
        double freq = cv::getTickFrequency() / 1000;
        double t = net.getPerfProfile(layersTimes) / freq;
        std::string label = cv::format("Inference time: %.2f ms", t);
        cv::putText(mat, label, cv::Point(0, 15), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, cv::Scalar(0, 255, 0));

        cv::Mat detectionMat(prob.size[2], prob.size[3], CV_32F, prob.ptr<float>());

        // 置信度预制，大于执行度的将其使用rect框出来
        float confidenceThreshold = 0.75;
        for(int i = 0; i < detectionMat.rows; i++)
        {
            float confidence = detectionMat.at<float>(i, 2);
            if (confidence > confidenceThreshold)
            {
                // 高于置信度的，获取其x、y、以及对应的宽度高度，进行框选
                int classId = (detectionMat.at<float>(i, 1));
                int xLeftBottom = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 3) * mat.cols);
                int yLeftBottom = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 4) * mat.rows);
                int xRightTop = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 5) * mat.cols);
                int yRightTop = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 6) * mat.rows);
                cv::Rect object((int)xLeftBottom,
                                (int)yLeftBottom,
                                (int)(xRightTop - xLeftBottom),
                                (int)(yRightTop - yLeftBottom));
                cv::rectangle(mat, object, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
                qDebug() << __FILE__ << __LINE__
                         << classId
                         << confidence << confidenceThreshold
                         << object.x << object.y << object.width << object.height;
            }
         }
        cv::imshow(_windowTitle.toStdString(), mat);
        cv::waitKey(0);
    }
}

对应工程模板v1.64.0

openCVDemo_v1.64.0_基础模板_tensorFlow分类检测.rar。

入坑

入坑一：加载模型时候错误

错误
在这里插入图片描述
原因
.pb模型文件与.pbtxt文件不对应，版本也有关系。
解决
更换模型，使用正确的pb与pbtxt对应的文件。

上一篇：《OpenCV开发笔记（七十一）：红胖子8分钟带你深入级联分类器训练》
下一篇：持续补充中…

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