opencv 识别滑动验证码 opencv识别物体

C++使用opencv4.0调用tensorflow训练的ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型并进行物体识别

• 安装所需软件/库
• Step0. 确保已安装python或Anaconda3
• Step1. 生成opencv可调用的pbtxt文件
• Step2. 调用模型并识别物体

参考资料：

• How to load Tensorflow models with OpenCV;
• OpenCV deep learning module samples;
• 使用opencv python导入tensorflow训练的Object Detection模型并进行预测;
• opencv dnn模块 示例(5) 目标检测 object_detection (4) TensorFlow SSD.

安装所需软件/库

• opencv4.0.0.

Step0. 确保已安装python或Anaconda3

Step1. 生成opencv可调用的pbtxt文件

从网盘的 tensorflow\pb2pbtxt 目录中下载以下4个文件（点此链接）：

tf_text_graph_common.py tf_text_graph_faster_rcnn.py tf_text_graph_mask_rcnn.py tf_text_graph_ssd.py

先别关闭网盘，后面还要下载其他文件，如果嫌麻烦，也可将所有文件都下载下来备用。 接着从网盘的 tensorflow\ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17 目录中下载模型文件 frozen_inference_graph.pb 和配置文件 ssd_mobilenet_v1_coco.config。

在任意位置新建一个文件夹，可命名为 pb2pbtxt 。把刚才6个文件放入该文件夹中，如下图所示：

在文件夹空白处按住Shift+鼠标右键，选择 Open PowerShell window here，打开 PowerShell 命令窗口。

在命令窗口中输入：

python tf_text_graph_ssd.py --input frozen_inference_graph.pb --config ssd_mobilenet_v1_coco.config --output ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.pbtxt

在此目录下生成了 ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.pbtxt 文件，如下图所示：

该文件即为opencv可调用的 .pbtxt 文件，其部分内容如下图所示：

pencv可调用的pbtxt文件生成完毕！

也许有些人会觉得该步骤有些多余，这个 .pbtxt 文件完全可以从网上下载，不需要自己重新生成。确实没错，我们可以从 How to load Tensorflow models with OpenCV 这个网页中下载不同模型对应的 .pbtxt 文件，就像里面说到的，opencv社区已经帮我们完成了这项工作。

下图是该网页的部分内容：

• 上面的红框部分是刚才我们下载的4个 .py 文件；
• weights 是模型的下载链接，其中包含了 .pb 模型文件；
• config 则是已经生成好的，opencv可调用的 .pbtxt 文件。

所以，对于上面列出的模型，我们都可以直接去该网站下载，不需要自行生成。 这一步骤的作用在于，如果我们训练了自己的模型，又想用opencv的dnn来测试，那么我们就必须得自己去完成 .pbtxt 的生成工作。

Step2. 调用模型并识别物体

从网盘 tensorflow 目录中下载 object_detection_classes_coco.txt文件，并从 tensorflow\test_images目录中下载测试图片 image1.jpg（点此链接）。 新建vs工程，将以下4个文件复制到与 .cpp 同级的目录下：

• frozen_inference_graph.pb;
• ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.pbtxt;
• object_detection_classes_coco.txt;
• image1.jpg.

如下图所示：

物体识别测试程序代码如下：

#include "stdafx.h"
#include <fstream>
#include <sstream>

#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>

using namespace cv;
using namespace dnn;

float confThreshold, nmsThreshold;
std::vector<std::string> classes;

void postprocess(Mat& frame, const std::vector<Mat>& out, Net& net);
void drawPred(int classId, float conf, int left, int top, int right, int bottom, Mat& frame);

int main(int argc, char** argv)
{
	// 根据选择的检测模型文件进行配置
	confThreshold = 0.5;
	nmsThreshold = 0.4;

	float scale = 1.0;
	Scalar mean = { 0, 0, 0 };
	bool swapRB = true;
	int inpWidth = 300;
	int inpHeight = 300;

	String modelPath = "frozen_inference_graph.pb";
	String configPath = "ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.pbtxt";
	String framework = "";

	int backendId = cv::dnn::DNN_BACKEND_OPENCV;
	int targetId = cv::dnn::DNN_TARGET_CPU;
	
	String classesFile = R"(object_detection_classes_coco.txt)";

	// Open file with classes names.
	if (!classesFile.empty()) {
		const std::string& file = classesFile;
		std::ifstream ifs(file.c_str());
		if (!ifs.is_open())
			CV_Error(Error::StsError, "File " + file + " not found");
		std::string line;
		while (std::getline(ifs, line)) {
			classes.push_back(line);
		}
	}

	// Load a model.
	Net net = readNet(modelPath, configPath, framework);
	net.setPreferableBackend(backendId);
	net.setPreferableTarget(targetId);

	std::vector<String> outNames = net.getUnconnectedOutLayersNames();

	// Create a window
	static const std::string kWinName = "Deep learning object detection in OpenCV";

	// Process frames.
	Mat frame, blob;
	frame = imread("image1.jpg");
	
	// Create a 4D blob from a frame.
	Size inpSize(inpWidth > 0 ? inpWidth : frame.cols,
		inpHeight > 0 ? inpHeight : frame.rows);
	blobFromImage(frame, blob, scale, inpSize, mean, swapRB, false);

	// Run a model.
	net.setInput(blob);
	if (net.getLayer(0)->outputNameToIndex("im_info") != -1)  // Faster-RCNN or R-FCN
	{
		resize(frame, frame, inpSize);
		Mat imInfo = (Mat_<float>(1, 3) << inpSize.height, inpSize.width, 1.6f);
		net.setInput(imInfo, "im_info");
	}

	std::vector<Mat> outs;
	net.forward(outs, outNames);

	postprocess(frame, outs, net);

	// Put efficiency information.
	std::vector<double> layersTimes;
	double freq = getTickFrequency() / 1000;
	double t = net.getPerfProfile(layersTimes) / freq;
	std::string label = format("Inference time: %.2f ms", t);
	putText(frame, label, Point(0, 15), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(0, 255, 0));

	imshow(kWinName, frame);
	waitKey(0);
	
	return 0;
}

void postprocess(Mat& frame, const std::vector<Mat>& outs, Net& net)
{
	static std::vector<int> outLayers = net.getUnconnectedOutLayers();
	static std::string outLayerType = net.getLayer(outLayers[0])->type;

	std::vector<int> classIds;
	std::vector<float> confidences;
	std::vector<Rect> boxes;
	if (net.getLayer(0)->outputNameToIndex("im_info") != -1)  // Faster-RCNN or R-FCN
	{
		// Network produces output blob with a shape 1x1xNx7 where N is a number of
		// detections and an every detection is a vector of values
		// [batchId, classId, confidence, left, top, right, bottom]
		CV_Assert(outs.size() == 1);
		float* data = (float*)outs[0].data;
		for (size_t i = 0; i < outs[0].total(); i += 7) {
			float confidence = data[i + 2];
			if (confidence > confThreshold) {
				int left = (int)data[i + 3];
				int top = (int)data[i + 4];
				int right = (int)data[i + 5];
				int bottom = (int)data[i + 6];
				int width = right - left + 1;
				int height = bottom - top + 1;
				classIds.push_back((int)(data[i + 1]) - 1);  // Skip 0th background class id.
				boxes.push_back(Rect(left, top, width, height));
				confidences.push_back(confidence);
			}
		}
	}
	else if (outLayerType == "DetectionOutput") {
		// Network produces output blob with a shape 1x1xNx7 where N is a number of
		// detections and an every detection is a vector of values
		// [batchId, classId, confidence, left, top, right, bottom]
		CV_Assert(outs.size() == 1);
		float* data = (float*)outs[0].data;
		for (size_t i = 0; i < outs[0].total(); i += 7) {
			float confidence = data[i + 2];
			if (confidence > confThreshold) {
				int left = (int)(data[i + 3] * frame.cols);
				int top = (int)(data[i + 4] * frame.rows);
				int right = (int)(data[i + 5] * frame.cols);
				int bottom = (int)(data[i + 6] * frame.rows);
				int width = right - left + 1;
				int height = bottom - top + 1;
				classIds.push_back((int)(data[i + 1]) - 1);  // Skip 0th background class id.
				boxes.push_back(Rect(left, top, width, height));
				confidences.push_back(confidence);
			}
		}
	}
	else if (outLayerType == "Region") {
		for (size_t i = 0; i < outs.size(); ++i) {
			// Network produces output blob with a shape NxC where N is a number of
			// detected objects and C is a number of classes + 4 where the first 4
			// numbers are [center_x, center_y, width, height]
			float* data = (float*)outs[i].data;
			for (int j = 0; j < outs[i].rows; ++j, data += outs[i].cols) {
				Mat scores = outs[i].row(j).colRange(5, outs[i].cols);
				Point classIdPoint;
				double confidence;
				minMaxLoc(scores, 0, &confidence, 0, &classIdPoint);
				if (confidence > confThreshold) {
					int centerX = (int)(data[0] * frame.cols);
					int centerY = (int)(data[1] * frame.rows);
					int width = (int)(data[2] * frame.cols);
					int height = (int)(data[3] * frame.rows);
					int left = centerX - width / 2;
					int top = centerY - height / 2;

					classIds.push_back(classIdPoint.x);
					confidences.push_back((float)confidence);
					boxes.push_back(Rect(left, top, width, height));
				}
			}
		}
	}
	else
		CV_Error(Error::StsNotImplemented, "Unknown output layer type: " + outLayerType);

	std::vector<int> indices;
	NMSBoxes(boxes, confidences, confThreshold, nmsThreshold, indices);
	for (size_t i = 0; i < indices.size(); ++i) {
		int idx = indices[i];
		Rect box = boxes[idx];
		drawPred(classIds[idx], confidences[idx], box.x, box.y,
			box.x + box.width, box.y + box.height, frame);
	}
}

void drawPred(int classId, float conf, int left, int top, int right, int bottom, Mat& frame)
{
	rectangle(frame, Point(left, top), Point(right, bottom), Scalar(0, 255, 0));

	std::string label = format("%.2f", conf);
	if (!classes.empty()) {
		CV_Assert(classId < (int)classes.size());
		label = classes[classId] + ": " + label;
	}

	int baseLine;
	Size labelSize = getTextSize(label, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 1, &baseLine);

	top = max(top, labelSize.height);
	rectangle(frame, Point(left, top - labelSize.height),
		Point(left + labelSize.width, top + baseLine), Scalar::all(255), FILLED);
	putText(frame, label, Point(left, top), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar());
}

先配置好opencv，再运行以上程序，没有意外，将得到以下结果：

小狗识别成功！！！恭喜恭喜！！！

当然，你也可以拿自己的各种图片来测试，比如下面骑摩托的交警小姐姐（图片比较大，所以识别结果显得很小，它们分别是：person: 0.81; motorcycle: 0.79）：

还有进击吧小巨人：

虽然调查兵团其他队员没识别出来，但是主角识别出来了有没有！这就是传说中的主角光环吗，连训练模型都没办法无视他的存在？ 好了，废话不多说，大家开心地玩耍起来吧！