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  • 创建新的C++工程来调用Caffe对图片进行识别

      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

    包含目录:

     库目录:

    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:

    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:

    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:

    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:

    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);
    
    }

    然后在classification.cpp中输入#include "head.h"即可。

    但是:此时有可能出下类似下面的这种错误:

    这表明Layer Convolution重复注册了,只需要把head.h中的REGISTER_LAYER_CLASS(Convolution)注释掉即可,其他层同样如此。

    我的就是全部注释:

    (4)错误形式:

    解决办法:将$\NugetPackages\gflags.2.1.2.1\build\native\x64\v120\dynamic\Lib目录下的8个文件全部复制到工程目录下即可。

    PS:本文仅用来对自己昨天的学习内容进行一个总结和记忆概括,并加入了自己实际情况遇到的一些错误,希望能给其他人也带来一定帮助。再次感谢http://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/52541622#reply作者给我的指导。

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