创建新的C++工程来调用Caffe对图片进行识别

时间：2017-02-08 22:51:41 阅读：1287 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

　　前段时间一直在跑Caffe训练数据。之前用训练好的caffemodel对图片进行分类都是用的命令行指令，于是就想着自己新建一个工程来调用caffe，结合classification的代码来对图片进行分类。上网查阅了很多资料，最详细的一篇就是：http://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/52541622#reply。

一、步骤描述

　　我今天写这篇的主要目的是为了加深自己的记忆和理解，大部分都是参考上面给出的博客的内容。具体分为以下三个步骤：
（1）添加包含目录、库目录和链接->输入

（2）将$\caffe\examples\cpp_classsification\classification.cpp复制到新建的工程，并添加

（3）对classification.cpp进行修改，添加相应的deploy.prototxt,*.caffemodel,mean.binaryproto,synset_words.txt,*jpg，进行分类。

二、步骤详解　

　现在对以上三个步骤进行详解：

1、由于我只进行了Debug模式下的编译，具体Release模式下的包含目录、库目录和链接->输入添加请参考上面的链接。

具体的配置和环境是：VS2013，Win64，CPU环境

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包含目录：

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库目录：

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链接->输入：

caffe.lib
compute_image_mean.lib
convert_imageset.lib
convert_mnist_data.lib
libcaffe.lib
opencv_highgui2410d.lib
opencv_imgproc2410d.lib
opencv_objdetect2410d.lib
opencv_core2410d.lib
opencv_ml2410d.lib
libboost_date_time-vc120-mt-gd-1_59.lib
libboost_filesystem-vc120-mt-gd-1_59.lib
libboost_system-vc120-mt-gd-1_59.lib
libglogD.lib
hdf5.lib
hdf5_cpp.lib
hdf5_f90cstub.lib
hdf5_fortran.lib
hdf5_hl.lib
hdf5_hl_cpp.lib
hdf5_hl_f90cstub.lib
hdf5_hl_fortran.lib
hdf5_tools.lib
szip.lib
zlib.lib
LevelDbD.lib
lmdbD.lib
libprotobufD.lib
libopenblas.dll.a
gflags_nothreadsd.lib
gflagsd.lib

ps:将NugetPackages根目录下的glog，LevelDB，protobuf目录中lib下面的debug目录中相应的lib后面都加上D重命名了一下，为了和Release模式区分。

2、根据上面的操作，就已经完成了包含目录、库目录和链接->输入的添加。下面对复制过来的classification.cpp进行修改：

由于电脑没有GPU,所以在程序第一行添加：

#define USE_OPENCV 1
#define CPU_ONLY 1

在main()函数中做如下修改：

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下面就可以进行编译啦。

三、编译中会出现的错误

（1）错误形式：

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解决办法：

工程属性页：c/c++->命令行，输入-D_SCL_SECURE_NO_WARNINGS

（2）错误形式：

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解决办法：将$\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\bin\x64\v120\Debug文件夹下的opencv_core2410d.dll文件拷贝到新建的工程$\TestClassificationByCaffe\x64\Debug文件夹内即可。

如果遇到缺少.dll的情况，去NugetPackages下搜索相应的.dll文件，拷贝到新建的工程下即可。

（3）错误形式：

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解决方法：在工程中添加一个head.h文件，输入如下程序：

#include "caffe/common.hpp"  
#include "caffe/layers/input_layer.hpp"  
#include "caffe/layers/inner_product_layer.hpp"  
#include "caffe/layers/dropout_layer.hpp"  
#include "caffe/layers/conv_layer.hpp"  
#include "caffe/layers/relu_layer.hpp"  
#include "caffe/layers/pooling_layer.hpp"  
#include "caffe/layers/lrn_layer.hpp"  
#include "caffe/layers/softmax_layer.hpp"  

namespace caffe
{

    extern INSTANTIATE_CLASS(InputLayer);
    extern INSTANTIATE_CLASS(InnerProductLayer);
    extern INSTANTIATE_CLASS(DropoutLayer);
    extern INSTANTIATE_CLASS(ConvolutionLayer);
    REGISTER_LAYER_CLASS(Convolution);
    extern INSTANTIATE_CLASS(ReLULayer);
    REGISTER_LAYER_CLASS(ReLU);
    extern INSTANTIATE_CLASS(PoolingLayer);
    REGISTER_LAYER_CLASS(Pooling);
    extern INSTANTIATE_CLASS(LRNLayer);
    REGISTER_LAYER_CLASS(LRN);
    extern INSTANTIATE_CLASS(SoftmaxLayer);
    REGISTER_LAYER_CLASS(Softmax);

}