Windows下cmake编译caffe，实现纯C++版本MTCNN人脸检测和关键点定位

      本博客在上一篇博客基础上添加了批量处理图片的功能，上一篇博客：

 

Windows下cmake编译caffe，实现纯C++版本MTCNN人脸检测和关键点定位

      作者提供的程序是读取摄像头视频，而我需要读取图片，且利用txt文件批量读取图片，分别对每一张图片进行人脸检测和人脸关键点检测，并保存检测结果（也可以显示每张图片效果图）。

使用时，替换原来的main.cpp即可。

      主要知识点：流处理，opencv图片读取，显示和保存。

流处理：添加头文件： #include <fstream>  ， 打开txt文件逐行读取，最后关闭；

opencv三个函数： imread()，imshow()，imwrite()。

txt文件内容形式：

002.jpg
090.jpg
1_30000.jpg
1_56000.jpg
test1.jpg
test10.jpg
test11.jpg
test12.jpg
test13.jpg
test14.jpg
test15.jpg
test16.jpg
test2.jpg
test21.jpg
test23.jpg
test25.jpg
test26.jpg
test27.jpg
test3.jpg
test36.jpg
test37.jpg
test4.jpg
test50.jpg
test6.jpg
test7.jpg
test8.jpg
test9.jpg

源代码：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include "MTCNN.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"

using namespace std;
using namespace cv;

int main() {

    vector<string> model_file = {
            "./MTCNN/model/det1.prototxt",
            "./MTCNN/model/det2.prototxt",
            "./MTCNN/model/det3.prototxt"
//            "./MTCNN/model/det4.prototxt"
    };

    vector<string> trained_file = {
            "./MTCNN/model/det1.caffemodel",
            "./MTCNN/model/det2.caffemodel",
            "./MTCNN/model/det3.caffemodel"
//            "./MTCNN/model/det4.caffemodel"
    };
	
	string a;
	ifstream infile;    //使用流，逐行读取txt中图片名。
	infile.open("./MTCNN/result/fd-test/name.txt");
	string img_path = "./MTCNN/result/fd-test/";
	MTCNN mtcnn(model_file, trained_file);
	while (infile)
	{
		infile >> a;
		string img_dir = img_path + a;    //string字符串拼接，得到完成图片路径
		cout << img_dir << endl;
		Mat img = imread(img_dir);

		vector<Rect> rectangles;
		vector<float> confidences;
		std::vector<std::vector<cv::Point>> alignment;
		mtcnn.detection(img, rectangles, confidences, alignment);

		for (int i = 0; i < rectangles.size(); i++)
		{
			rectangle(img, rectangles[i], cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
			for (int j = 0; j < alignment[i].size(); j++)
			{
				cv::circle(img, alignment[i][j], 5, cv::Scalar(255, 255, 0), 2);
			}
		}
		string save_dir = "./MTCNN/result/fd-result/" + a;
		imwrite(save_dir, img);    //保存图片
		//imshow("image", img);
		//waitKey(0.5);
	}

	infile.close();
    std::cout << "Hello, World!" << std::endl;
    return 0;
}