OpenCV自带dnn的Example研究(5)— segmentation

这个博客系列,简单来说,今天我们就是要研究
6个文件,看看在最新的OpenCV中,它们是如何发挥作用的。
在配置使用的过程中,需要注意使用较高版本的VS避免编译器兼容问题;由于DNN程序的运行依赖于训练成功的模型,因此需要预先下载准备;此外如果出现各种报错,需要对症下药。
此外,由于需要使用common.hpp文件,所以需要引入dnn目录到include中
用到的数据集都放在:
链接:https://pan.baidu.com/s/1WPoXU3VodErPHZo6Yc21xA 
提取码:01no 
如果你没找到,那一定是我忘了。
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这个例子代码就比较糟糕了,既没有说代码的数据集是什么,也没有提供参考资料。在
https://blog.csdn.net/wanggao_1990/article/details/87166102
的帮助下,我们获得以下信息:
modelPath = "../../data/testdata/dnn/fcn8s-heavy-pascal.caffemodel"
configPath = "../../data/testdata/dnn/fcn8s-heavy-pascal.prototxt"
classesFile = "../../data/dnn/object_detection_classes_pascal_voc.txt";

在模型完整下载的前提下,我们编写参数为:

--model=e:/template/fcn8s-heavy-pascal.caffemodel --config=e:/template/fcn8s-heavy-pascal.prototxt --classes=e:/template/object_detection_classes_pascal_voc.txt --input=E:/template/bike.avi --mean="0 0 0" --width=500 --height=500 --rgb=false

结果是非常吃CPU,单帧处理时间,达到了惊人的20s。在下图中,汽车应该是识别成功的,但是旁边那个红色的不是cow.
在这里插入图片描述






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    posted @ 2019-04-30 15:51 jsxyhelu 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏