OpenCV DNN模块模型推理（c++实现）_opencv dnn c++

一、图像预处理

将原始图像转换为可以直接输入网络的格式，在进行深度学习时，blobFromImage主要是用来对图片进行预处理。

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)

参数：

• image：输入图像（1、3或者4通道）
• scalefactor：图像各通道数值的缩放比例
• size：输出图像的空间尺寸,如size=(200,300)表示高h=300,宽w=200
• mean：用于各通道减去的值，以降低光照的影响(e.g. image为bgr3通道的图像，mean=[104.0, 177.0, 123.0],表示b通道的值-104，g-177,r-123)
• swapRB：交换RB通道，默认为False.(cv2.imread读取的是彩图是bgr通道)
• crop：图像裁剪,默认为False.当值为True时，先按比例缩放，然后从中心裁剪成size尺寸
• ddepth：输出的图像深度，可选CV_32F 或者 CV_8U

返回：

函数返回4D矩阵（没有定义行/列值，因此这些值为-1）

注意：

1. 当同时进行scalefactor,size,mean,swapRB操作时，优先按swapRB交换通道，其次按scalefactor比例缩放，然后按mean求减，最后按size进行resize操作。

2. 当进行减均值操作时，ddepth不能选取CV_8U

3. 当crop=True时，调整输入图像的大小，使调整大小后的一侧等于相应的尺寸，另一侧等于或大于，然后从中心进行裁剪。

4、cv2.dnn.blobFromImages有更少的函数调用开销，能够更快批处理图像或帧。

代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
 
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::dnn;
 
string path = "img.png"
// 读入原始图片
Mat input_image = readimg(path);
// 归一化+resize+COLOR_BGR2RGB
blobFromImage(input_image, blob, 1. / 255., Size(512, 512), Scalar(), true, false);

二、模型载入（以ONNX为例）

1、读取模型文件

readNet(const String& model,
        const String& config = "", 
        const String& framework = "");

参数：

• model：需载入的模型权重文件，适用于以下模型格式（截至opencv4.6版本）：

      `*.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)
      `*.onnx` (ONNX, https://onnx.ai/)

• config：网络配置文件，适用以下格式：

      `*.prototxt` (Caffe, http://caffe.berkeleyvision.org/)
      `*.pbtxt` (TensorFlow, https://www.tensorflow.org/)
      `*.cfg` (Darknet, https://pjreddie.com/darknet/)
      `*.xml` (DLDT, https://software.intel.com/openvino-toolkit)

• framework：用于确定格式的显式框架名称标记

2、将图片输入到DNN网络中

setInput(InputArray blob, const String& name = "",
         double scalefactor = 1.0, const Scalar& mean = Scalar());

• blob：输入经过blobFromImage处理的图像信息（支持CV_32F和CV_8U位深度）
• name：输入层的名称，可选
• scalefactor：标准化参数，可选
• mean：各通道的平均减法值，可选

3、指定计算后台与设备

setPreferableBackend(int backendId);
setPreferableTarget(int targetId);

 参数：

• backendId：指定计算后台，可填参数：

DNN_BACKEND_DEFAULT
DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE
DNN_BACKEND_OPENCV

•  targetId：指定计算设备，可填参数：

DNN_TARGET_CPU                 // 使用CPU推理
DNN_TARGET_OPENCL     
DNN_TARGET_OPENCL_FP16
DNN_TARGET_MYRIAD     
DNN_TARGET_FPGA
DNN_TARGET_CUDA               // 使用GPU推理
DNN_TARGET_CUDA_FP16

支持的后台与设备组合如下：

4、运行前向推理

forward(OutputArrayOfArrays outputBlobs,
        const std::vector<String>& outBlobNames);

 参数：

• outputBlobs：输入空的vector<Mat>对象，用于返回推理结果
• outBlobNames：输出层的名称

注意：

1、forward的函数原型有4个，分别提供了不同的功能，这里暂举了个典型的例子。

2、输出层名称可通过netron查看，或net.getUnconnectedOutLayersNames()获取。

代码示例：

Net net;
net = readNet("./models/XXX.onnx");
// 输入blob格式图片
net.setInput(blob);
// 使用cpu推理
net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_OPENCV);
net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_CPU);
// 前向推理
vector<Mat> outputs;
net.forward(outputs, net.getUnconnectedOutLayersNames());

参考链接：

https://blog.csdn.net/a1111111111ss/article/details/106070631

https://blog.csdn.net/weixin_42216109/article/details/103010206

https://blog.csdn.net/weixin_51244852/article/details/119214295