C++ 如何在iOS上使用带OpenCV的caffemodel？

我试图在iOS设备上与OpenCV一起使用

.caffemodel

。我发现了这个，但它只能用Xcode 6构建。我正在使用Xcode 7，但我也下载了Xcode 6，但仍然没有成功构建它

如何在iOS 9上使用带有OpenCV的caffemodel

另一种选择是，它是用swift&metal编写的，我需要能够将它与OpenCV一起使用。

您可以使用

您首先需要使用contrib模块构建OpenCV，您可以找到以下步骤

然后可以导入并使用下面的

.caffemodel

以下是本教程的更新版本，因为它不能正常工作：

#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace cv::dnn;
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <cstdlib>
using namespace std;
/* Find best class for the blob (i. e. class with maximal probability) */
void getMaxClass(dnn::Blob &probBlob, int *classId, double *classProb)
{
    Mat probMat = probBlob.matRefConst().reshape(1, 1); //reshape the blob to 1x1000 matrix
    Point classNumber;
    minMaxLoc(probMat, NULL, classProb, NULL, &classNumber);
    *classId = classNumber.x;
}
std::vector<String> readClassNames(const char *filename = "synset_words.txt")
{
    std::vector<String> classNames;
    std::ifstream fp(filename);
    if (!fp.is_open())
    {
        std::cerr << "File with classes labels not found: " << filename << std::endl;
        exit(-1);
    }
    std::string name;
    while (!fp.eof())
    {
        std::getline(fp, name);
        if (name.length())
            classNames.push_back( name.substr(name.find(' ')+1) );
    }
    fp.close();
    return classNames;
}
int main(int argc, char **argv)
{
    cv::dnn::initModule();        

    String modelTxt = "bvlc_googlenet.prototxt";
    String modelBin = "bvlc_googlenet.caffemodel";
    String imageFile = (argc > 1) ? argv[1] : "space_shuttle.jpg";
    Ptr<dnn::Importer> importer;
    try                                     //Try to import Caffe GoogleNet model
    {
        importer = dnn::createCaffeImporter(modelTxt, modelBin);
    }
    catch (const cv::Exception &err)        //Importer can throw errors, we will catch them
    {
        std::cerr << err.msg << std::endl;
    }
    if (!importer)
    {
        std::cerr << "Can't load network by using the following files: " << std::endl;
        std::cerr << "prototxt:   " << modelTxt << std::endl;
        std::cerr << "caffemodel: " << modelBin << std::endl;
        std::cerr << "bvlc_googlenet.caffemodel can be downloaded here:" << std::endl;
        std::cerr << "http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_googlenet.caffemodel" << std::endl;
        exit(-1);
    }
    dnn::Net net;
    importer->populateNet(net);
    importer.release();                     //We don't need importer anymore
    Mat img = imread(imageFile);
    if (img.empty())
    {
        std::cerr << "Can't read image from the file: " << imageFile << std::endl;
        exit(-1);
    }
    resize(img, img, Size(224, 224));                   //GoogLeNet accepts only 224x224 RGB-images
    dnn::Blob inputBlob = dnn::Blob(img);   //Convert Mat to dnn::Blob batch of images
    net.setBlob(".data", inputBlob);        //set the network input
    net.forward();                          //compute output
    dnn::Blob prob = net.getBlob("prob");   //gather output of "prob" layer
    int classId;
    double classProb;
    getMaxClass(prob, &classId, &classProb);//find the best class
    std::vector<String> classNames = readClassNames();
    std::cout << "Best class: #" << classId << " '" << classNames.at(classId) << "'" << std::endl;
    std::cout << "Probability: " << classProb * 100 << "%" << std::endl;
    return 0;
} //main

#包括
#包括
#包括
使用名称空间cv；
使用名称空间cv:：dnn；
#包括
#包括
#包括
使用名称空间std；
/*找到blob的最佳类（即具有最大概率的类）*/
void getMaxClass（dnn:：Blob&probBlob，int*classId，double*classProb）
{
Mat probMat=probBlob.matRefConst（）.重塑（1，1）；//将blob重塑为1x1000矩阵
点类号；
minMaxLoc（probMat、NULL、classProb、NULL和classNumber）；
*classId=classNumber.x；
}
std:：vector readClassNames（const char*filename=“synset_words.txt”）
{
std：：向量类名称；
std:：ifstream fp（文件名）；
如果（！fp.is_open（））
{
我将发布另一个答案，因为与最新版本有一些不同

首先，现在
dnn
已经在标准OpenCV库中，因此您不必从
contrib_模块构建它

加载网络的功能是
readnetfromcafe

例如，以下代码加载NN：

  std::string modelName = "path/to/mymodel.caffemodel";

  std::string protoName = "path/to/deploy.prototxt";
  cv::dnn::Net net;
  try
  {
    net = cv::dnn::readNetFromCaffe(protoName, modelName);
  }
  catch (cv::Exception& e)
  {
    std::cerr << "Exception: " << e.what() << std::endl;
    if (net.empty())
    {
      std::cerr << "Can't load network by using the following files: " << std::endl;
      std::cerr << "prototxt:   " << protoName << std::endl;
      std::cerr << "caffemodel: " << modelName << std::endl;
      std::cerr << "bvlc_googlenet.caffemodel can be downloaded here:" << std::endl;
      std::cerr << "http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_googlenet.caffemodel" << std::endl;
      exit(-1);
    }
  }

std:：string modelName=“path/to/mymodel.caffemodel”；
std:：string protoName=“path/to/deploy.prototxt”；
cv:：dnn:：Net；
尝试
{
net=cv:：dnn:：readnetfromcafe（原型名、模型名）；
}
捕获（cv:：异常和e）
{
std:：cerr谢谢你的回答。我也找到了本教程，并尝试在我的机器上运行它（不适用于iOS）。但是，我的函数
dnn:：Blob:：fromImages（img）；
找不到它。但是让我用
cv:：dnn:：initModule（）试试看
我会回来的。
contrib_模块
也不在iOS opencv版本中，对吗？不，contrib模块不在预构建二进制文件中。我第一次运行本教程时也遇到了一些困难。所以，让我知道；好吧，所以我尝试使用
cv:：dnn:：initModule（）
但仍然会出现此错误
在cv:：dnn:：Blob中没有名为“fromImages”的成员
我确信我有OpenCV和contrib模块您有哪个OpenCV版本？您找到方法了吗？是否可以在ios中使用dnn，正如我在CmakeList中看到的那样，dnn模块将被apple framework和winrt禁用。是的，我想要ed也这么做了，发现自己也处于同样的情况。但是使用了更新版本的OpenCV
  cv::Mat res_mat;
  float res;
  cv::Mat inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(roi, 1.0f, cv::Size(227, 227),
                                  cv::Scalar(0, 0, 0), false);
  net.setInput(inputBlob);
  //During the forward pass output of each network layer is computed,
  //but in this example we need output from "prob" layer only.
  res_mat = net.forward("score");
  std::cout<<res_mat<<std::endl;
  res_mat = res_mat.reshape(1, 1); //reshape the blob to 1x2 matrix
  return res_mat.at<float>(0);