OpenCV自带dnn的Example研究（1）— classification

这个博客系列，简单来说，今天我们就是要研究

https://docs.opencv.org/master/examples.html下的

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。

=====================================================================================友善的分割线============================

注意，这个例子是有官方文档的

https://docs.opencv.org/master/d5/de7/tutorial_dnn_googlenet.html

它推荐的调用的模式为：


   
    
     .
     /example_dnn_classification 
     --model
     =bvlc_googlenet.caffemodel 
     --config
     =bvlc_googlenet.prototxt 
     --width
     =
     224 
     --height
     =
     224 
     --classes
     =classification_classes_ILSVRC2012.txt 
     --input
     =space_shuttle.jpg 
     --mean
     =
     "104 117 123"

从参数中，我们可以看出，这里的模型为caffemodel，模型的参数配置为prototxt,而 classification_classes_ILSVRC2012.txt应该是和训练类型相关的，它长这样：

按照文档中说明，打开参数配置

在当前项目属性页->调试->命令参数下面：


   
    
     --model
     =e
     :
     /
     template
     /bvlc_googlenet.caffemodel 
     --config
     =e
     :
     /
     template
     /bvlc_googlenet.prototxt 
     --width
     =
     224 
     --height
     =
     224 
     --classes
     =e
     :
     /
     template
     /classification_classes_ILSVRC2012.txt 
     --input
     =E
     :
     /
     template
     /dogvscat1K
     /cat.
     1.jpg 
     --mean
     =
     "104 117 123" 
     --rgb