opencv DNN模块 +tensorflow

使用的版本是tensorflow0.12.0 + python3.6，搭建一个简单的模型，用来训练得到pb文件。

opencv3.4.1 + VS2015，用来加载使用pb文件。

训练PD文件。

创建项目，新建save_pb.py。

在该网络中，设置输入结点的名字为：conv1/input，输出结点的名字为：conv1/y，（输入输出结点的名称必须设置）建立网络结构：x*w1*w2=y，w1，w2均为随机数，其中X的尺寸：[1,2]，w1：[2,3]，w2：[3,1]，输出的结点y：[1]。

保存该网络，即保存网络结构，与变量值，即w1和w2两个随机数也保存下来代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework import graph_util

def save_pb(sess):
constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['conv1/y'])
with tf.gfile.FastGFile("D://python//hand//graph.pb", mode='wb') as f:
f.write(constant_graph.SerializeToString())

def main():
with tf.variable_scope('conv1'):
w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1))
w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1))
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1, 2), name='input')
a = tf.matmul(x, w1)
y = tf.matmul(a, w2, name="y")

with tf.Session() as sess:
tf.initialize_all_variables().run()
print(sess.run(y, feed_dict={x:[[7, 9]]}))
save_pb(sess)

main()

PB文件测试

接下来可以在python中测试一下PB文件是否正确。

从文件中取出.pb文件，获取其输入结点conv1/input，输出结点conv1/y，将参数传入，并得到输出结果。

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile

def main():
with tf.Session() as sess:
with gfile.FastGFile("D://python//hand//graph.pb", 'rb') as f:
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(f.read())
sess.graph.as_default()
tf.import_graph_def(graph_def, name='')

sess.run(tf.global_variables_initializer())
input_x = sess.graph.get_tensor_by_name('conv1/input:0')

op = sess.graph.get_tensor_by_name('conv1/y:0')
print(sess.run(op, feed_dict={input_x:[[7, 9]]}))

main()

C ++调用：

在C ++中调用时需要使用到DNN。

使用readNetFromTensorflow得到PD中保存的网络模型，在OpenCV中的中的输入输出都为垫类型，所以输入的垫需要定义为大小与输入张量相等的[2,1]，对输入垫进行赋值后使用blobFromImage对垫进行处理，执行平均减法来对输入图像进行归一化，从而产生一个已知的斑点形状。

setInput设置函数为传递参数到输入结点 conv1/input.forword为得到输出结点的值，值的形式为垫型。

#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<opencv2\dnn.hpp>
#include<stdlib.h>
#include<iostream>
#include<string.h>

using namespace cv;
using namespace std;
using namespace dnn;

int main() {
   String weights = "D://python//hand//graph.pb";
   Net net = readNetFromTensorflow(weights);
   Mat input(Size(2, 1), CV_8UC1);
   input.at<uchar>(0, 0) = 7;
   input.at<uchar>(0, 1) = 9;
   input = blobFromImage(input, 1.0, Size(2, 1), Scalar(), false, false);
   net.setInput(input, "conv1/input");
   Mat pred = net.forward("conv1/y");
   cout << pred << endl;
   system("pause");
   return 0;
}

opencv DNN模块 +tensorflow

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