lenet_test.zip

基于c++实现的LeNet，可以基于自己鼠标手写的字符进行识别，效果很好，原验证集99%的识别率

#define USE_OPENCV 1
#define CPU_ONLY 1


#include 
#include 


#include 
#include 

#include 
#include 
#include 

#include “head.h“

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace caffe;
using namespace cv;


Point previousPoint（-1 -1） nowPoint（-1 -1）;
Mat srcimage=Mat::zeros（280280CV_8UC1）;
Mat srcimageori = Mat::zeros（280 280 CV_8UC1）;

class Classifier {
public:
	Classifier（const string& model_file
		const string& trained_file）;

	int Classify（const cv::Mat& img）;

private:

	std::vector Predict（const cv::Mat& img）;

	void WrapInputlayer（std::vector* input_channels）;

	void Preprocess（const cv::Mat& img
		std::vector* input_channels）;

private:
	shared_ptr > net_;
	cv::Size input_geometry_;
	int num_channels_;
};

Classifier::Classifier（const string& model_file
	const string& trained_file） 
{
#ifdef CPU_ONLY
	Caffe::set_mode（Caffe::CPU）;
#else
	Caffe::set_mode（Caffe::GPU）;
#endif

	/* Load the network. */
	net_.reset（new Net（model_file TEST））;
	net_->CopyTrainedlayersFrom（trained_file）;

	CHECK_EQ（net_->num_inputs（） 1） << “Network should have exactly one input.“;
	CHECK_EQ（net_->num_outputs（） 1） << “Network should have exactly one output.“;

	Blob* input_layer = net_->input_blobs（）[0];
	num_channels_ = input_layer->channels（）;
	CHECK（num_channels_ == 3 || num_channels_ == 1）
		<< “Input layer should have 1 or 3 channels.“;
	input_geometry_ = cv::Size（input_layer->width（） input_layer->height（））;

}

/* Return the top N predictions. */
int Classifier::Classify（const cv::Mat& img） {
	std::vector output = Predict（img）;
	std::vector::iterator iter=find（output.begin（） output.end（） 1）;
	int prediction = distance（output.begin（） iter）;
	return prediction<10 ? prediction:0;
}
std::vector Classifier::Predict（const cv::Mat& img） {
	Blob* input_layer = net_->input_blobs（）[0];
	input_layer->Reshape（1 num_channels_
		input_geometry_.height input_geometry_.width）;
	/* Forward dimension change to all layers. */
	net_->Reshape（）;

	std::vector input_channels;
	WrapInputlayer（&input_channels）;

	Preprocess（img &input_channels）;

	net_->Forward（）;

	/* Copy the output layer to a std::vector */
	Blob* output_layer = net_->output_blobs（）[0];
	const float* begin = output_layer->cpu_data（）;
	const float* end = begin + output_layer->channels（）;
	return std::vector（begin end）;
}

void Classifier::WrapInputlayer（std::vector* input_channels） {
	Blob* input_layer = net_->input_blobs（）[0];

	int width = input_layer->width（）;
	int height = input_layer->height（）;
	float* input_data = input_layer->mutable_cpu_data（）;
	for （int i = 0; i < input_layer->chann

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2017-02-07 15:34  lenet_test\lenet_test\
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     文件        1330  2017-02-07 08:59  lenet_test\lenet_test.sln
     文件       35328  2017-02-07 15:34  lenet_test\lenet_test.v12.suo
     文件      126464  2016-09-02 14:06  lenet_test\lenet_test\gflags.dll
     文件       26608  2016-09-02 14:06  lenet_test\lenet_test\gflags.lib
     文件      514048  2016-09-02 14:06  lenet_test\lenet_test\gflagsd.dll
     文件       26684  2016-09-02 14:06  lenet_test\lenet_test\gflagsd.lib
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     文件      514048  2016-09-02 14:06  lenet_test\lenet_test\gflags_nothreadsd.dll
     文件       27516  2016-09-02 14:06  lenet_test\lenet_test\gflags_nothreadsd.lib
     文件         856  2017-02-07 11:12  lenet_test\lenet_test\head.h
     文件        1738  2016-08-24 14:09  lenet_test\lenet_test\lenet.prototxt
     文件     1725006  2016-10-25 00:00  lenet_test\lenet_test\lenet_iter_10000.caffemodel
     文件        6104  2017-02-07 15:09  lenet_test\lenet_test\lenet_test.cpp
     文件       12233  2017-02-07 08:59  lenet_test\lenet_test\lenet_test.vcxproj
     文件        1068  2017-02-07 08:59  lenet_test\lenet_test\lenet_test.vcxproj.filters
     文件     4963840  2016-09-02 14:18  lenet_test\lenet_test\opencv_core2410d.dll
     文件     4660224  2016-09-02 14:18  lenet_test\lenet_test\opencv_highgui2410d.dll
     文件     4467712  2016-09-02 14:18  lenet_test\lenet_test\opencv_imgproc2410d.dll
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