关于使用C++接口来提取特征，caffe官方提供了一个extract_features.cpp的例程，但是这个文件的输入是blob数据，即使输入层使用的是ImageData，也需要在deploy.prototxt中指定图片的位置，很不方便。

如果想要使用opencv来读取一个图片，然后用caffe训练好的model提取特征，就需要对输入层进行改写。另外官方例程默认的输出是leveldb格式，我们也可以获取float类型的多维特征（数组），这样集成到我们的项目中更灵活。

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　　首先我们需要改写deploy.prototxt的输入层为"MemoryData"：

layer { name: "data" type: "MemoryData" top: "data" top: "label" memory_data_param{ batch_size:1 channels:3 height:100 width:100 }}

　　在之前的训练中可能使用的是"ImageData"、"Data"之类的，现在改成MemoryData不影响。

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　　我准备提取的层的名字是"res5_6"，就是"InnerProduct"的前一层，当我想提取"InnerProduct"全连接层的输出时，总是报错，提示原始参数和网络参数不匹配（就是训练好的model和现在deploy的网络维度不一样），所以只好提取前一层了，并且要把全连接层屏蔽掉，屏蔽的方法是把prototxt里相应层的名字改掉就好（相对于caffemodel里面的名字）。[以上问题暂时还没解决，留坑]

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　　下面是更改之后的 extract_features.cpp的代码：

#include <stdio.h> #include <string>#include <vector>#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include "boost/algorithm/string.hpp"#include "google/protobuf/text_format.h"#include "caffe/blob.hpp"#include "caffe/common.hpp"#include "caffe/net.hpp"#include "caffe/proto/caffe.pb.h"#include "caffe/util/io.hpp"#include "caffe/layers/memory_data_layer.hpp"#define NetTy float using namespace caffe;using std::cout;using std::endl;using std::string;template <typename Dtype>caffe::Net<Dtype>* loadNet(std::string param_file, std::string pretrained_param_file, caffe::Phase phase){ caffe::Net<Dtype>* net(new caffe::Net<Dtype>(param_file, phase)); net->CopyTrainedLayersFrom(pretrained_param_file); return net;}int main(){ cv::Mat src; src = cv::imread("face_example/test.jpg"); // 读取测试图片 cv::resize(src, src, cv::Size(100, 100)); // 这里要将图片resize到prototxt里面的输入层指定的大小 caffe::Net<NetTy>* _net = loadNet<NetTy>("face_example/face_deploy.prototxt", "face_example/face.caffemodel", caffe::TEST); // 加载网络定义文件和参数模型 caffe::MemoryDataLayer<NetTy> *m_layer = (caffe::MemoryDataLayer<NetTy> *)_net->layers()[0].get(); // 定义个内存数据层指针 std::vector<cv::Mat> dv = { src }; // AddMatVector(const vector<cv::Mat>& mat_vector,const vector<int>& labels) std::vector<int> label = { 0 }; // ------------------------------------------------------------------------- m_layer->AddMatVector(dv, label); // 把图片和标签，添加到 MemoryData层 std::vector<caffe::Blob<NetTy>*> input_vec; // 无意义，为了函数参数需要 _net->Forward(input_vec); // 执行一次前向计算 boost::shared_ptr<caffe::Blob<NetTy>> layerData = _net->blob_by_name("res5_6"); // 获得指定层的输出 const NetTy* pstart = layerData->cpu_data(); // res5_6->cpu_data()返回的是多维数据（数组） for (int i = 0; i < 30000; i++) { std::cout << *pstart << endl; pstart++; } return 0;}

以上所述是小编给大家介绍的怎么用C++提取任意一张图片的特征（从内存读取数据），希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！