将 OpenCV 灰度 Mat 转换为 Caffe blob答案

【问题标题】：Converting OpenCV grayscale Mat to Caffe blob将 OpenCV 灰度 Mat 转换为 Caffe blob
【发布时间】：2015-11-19 05:00:24
【问题描述】：

我一直是following an example，有人向我介绍了如何将 OpenCV Mat 转换为可以从中进行预测的 Caffe 对象。据我了解，第一部分缩放图像，然后初始化caffe类TransformationParameter：

const float img_to_net_scale = 0.0039215684;
TransformationParameter input_xform_param;
input_xform_param.set_scale( img_to_net_scale );
DataTransformer<float> input_xformer( input_xform_param, TEST );

然后，OpenCV Mat“补丁”被转换为“input_blob”。我已经更改了这部分，因为我已经以灰度而不是彩色加载了我的图像。

cv::Mat patch = cv::imread( input_file_str, CV_LOAD_IMAG_GRAYSCALE  );
Blob<float> input_blob;
input_blob.Reshape(1, patch.channels(), patch.rows, patch.cols );
input_xformer.Transform( patch, &input_blob );

最后，我不太确定这部分是做什么的——如果我已经将我的 OpenCV Mat 转换为 Caffe blob，为什么我需要推回“输入”向量并将其传递给网络？我不能将 input_blob 直接传递到网络中以恢复我的预测吗？

std::vector<Blob<float>*> input;
input.push_back( &input_blob );

std::vector<Blob<float>*> output = net->Forward( input );

【问题讨论】：

标签： c++ opencv machine-learning deep-learning caffe

【解决方案1】：

您需要 push_back 您的 input_blob 才能将其传递给 net，因为 net 期望其输入为Blobs 的std::vector（原则上，可能有 nets 需要多个输入 blob 才能产生输出）。
请注意，您不是将input_blob 复制到输入向量中，而是将指针传递给它。

【讨论】：

非常感谢！顺便说一句，如果我想自己对 Mat 对象执行缩放步骤，我应该将图像乘以 0.0039215684 吗？
@JackSimpson 我不是 100% 确定。你应该可以在调试模式下自己检查。