caffe練習例項（3） 使用訓練好的模型

input:

"data"
input_shape

layer

#include "opencv2/dnn.hpp"

#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
using
namespace cv;
using
namespace cv::dnn;
#include 
#include 
#include 
using
namespace
std;
/* find best class for the blob (i. e. class with maximal probability) */
void getmaxclass(dnn::blob &probblob, int *classid, double *classprob)
int main(int argc,char* argv)
//! [initialize network] 通過介面建立和初始化網路
net net;
importer->populatenet(net); 
importer.release();
//! [prepare blob] 讀取一張並轉換到blob資料儲存
mat img = imread(imagefile,0); // "0" for 1 channel, mnist accepts 1 channel
if (img.empty())
resize(img, img, size(28, 28)); //mnist accepts only 28x28 rgb-images
dnn::blob inputblob = cv::dnn::blob(img); //convert mat to dnn::blob batch of images
//! [set input blob] 將blob輸入到網路
net.setblob(".data", inputblob); //set the network input
//! [make forward pass] 進行前向傳播
net.forward(); //compute output
//! [gather output] 獲取概率值
dnn::blob prob = net.getblob("prob"); // gather output of "prob" layer
int classid;
double classprob;
getmaxclass(prob, &classid, &classprob);//find the best class
//! [print results] 輸出結果
std::cout
<< "best class: #"
<< classid << "'"
<< std::endl;
std::cout
<< "probability: "
<< classprob * 100
<< "%"
<< std::endl;
return
0;}

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