caffe的python接口学习（6）用训练好的模型caffemodel分类新图片

时间：2021-05-29 13:37:38

经过前面两篇博文的学习，我们已经训练好了一个caffemodel模型，并生成了一个deploy.prototxt文件，现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测。

我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片，用来进行实验。

caffe的python接口学习（6）用训练好的模型caffemodel分类新图片
#coding=utf-8

import caffe

import numpy as np

root='/home/xxx/'   #根目录

deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt'    #deploy文件

caffe_model=root + 'mnist/lenet_iter_9380.caffemodel'   #训练好的 caffemodel

img=root+'mnist/test/5/00008.png'    #随机找的一张待测图片

labels_filename = root + 'mnist/test/labels.txt'  #类别名称文件，将数字标签转换回类别名称

net = caffe.Net(deploy,caffe_model,caffe.TEST)   #加载model和network

#图片预处理设置

transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape})  #设定图片的shape格式(1,3,28,28)

transformer.set_transpose('data', (2,0,1))    #改变维度的顺序，由原始图片(28,28,3)变为(3,28,28)

#transformer.set_mean('data', np.load(mean_file).mean(1).mean(1))    #减去均值，前面训练模型时没有减均值，这儿就不用

transformer.set_raw_scale('data', 255)    # 缩放到【0，255】之间

transformer.set_channel_swap('data', (2,1,0))   #交换通道，将图片由RGB变为BGR

im=caffe.io.load_image(img)                   #加载图片

net.blobs['data'].data[...] = transformer.preprocess('data',im)      #执行上面设置的图片预处理操作，并将图片载入到blob中

#执行测试

out = net.forward()

labels = np.loadtxt(labels_filename, str, delimiter='\t')   #读取类别名称文件

prob= net.blobs['Softmax1'].data[0].flatten() #取出最后一层（Softmax）属于某个类别的概率值，并打印

print prob

order=prob.argsort()[-1]  #将概率值排序，取出最大值所在的序号

print 'the class is:',labels[order]   #将该序号转换成对应的类别名称，并打印
caffe的python接口学习（6）用训练好的模型caffemodel分类新图片

最后输出 the class is : 5

分类正确。

如果是预测多张图片，可把上面这个文件写成一个函数，然后进行循环预测就可以了。

还有数据可视化的部分，我的电脑没gpu就没搞了，接下来准备学习python廖雪峰的教程，准备快速搞完那个，再找个python处理图像的教程看，熟悉python运作图像。想起来就美滋滋！！！

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