openpose内部输出_openpose如何获得内部网络的输出

for(int i =0;i<4;i++)
{
   std::cout<<((spCaffeNetOutputBlob.get())->shape())[i]<<std::endl;
}
     
int shape2 = ((spCaffeNetOutputBlob.get())->shape())[2];
int shape3 = ((spCaffeNetOutputBlob.get())->shape())[3];
((spCaffeNetOutputBlob.get())->cpu_data());
const float* t = ((spCaffeNetOutputBlob.get())->cpu_data());
//std::cout<<sizeof(t)<<std::endl;
//std::cout<<((spCaffeNetOutputBlob.get())->count())<<std::endl;
ofstream file;
file.open("/home/zhoulu/data/txt/file.txt");
int lulu=0;
for(int kk=0;kk<(spCaffeNetOutputBlob.get())->count();kk++)
{
    //lulu = lulu+1;
    //std:cout<<lulu<<std::endl;
    //std::cout<<((spCaffeNetOutputBlob.get())->count())<<std::endl;
    //std:cout<<((spCaffeNetOutputBlob.get())->cpu_data())[kk]<<std::endl;
    file<<((spCaffeNetOutputBlob.get())->cpu_data())[kk]<<'\n';
 }
file.close();

spCaffeNetOutputBlob是由spCaffeNetOutputBlob = ((NetCaffe*)spNet.get())->getOutputBlob()获得的，作为

spResizeAndMergeCaffe->Forward_gpu({spCaffeNetOutputBlob.get()}, {spHeatMapsBlob.get()});

的输入参数，其中

boost::shared_ptr<caffe::Blob<float>> NetCaffe::getOutputBlob() const

NetCaffe::getOutputBlob()返回的是boost::shared_ptr指针，所以 spCaffeNetOutputBlob是这样的一个指针，为了获得普通的c指针，通过get()函数来获得

这样就会获得指向caffe::Blob<blob>的一个指针，然后调用blob的shape()函数，即可输出openpose网络输出的大小。调用count()就是BxCxHxW的大小

要输出所有map的值，因为他们是以一维数组存储的，所以需要遍历，但是以一维形式调用

std:cout<<((spCaffeNetOutputBlob.get())->cpu_data())[kk]<<std::endl;

用文件流写入文件中，方便查看