Qt+opencv dnn模块调用tensorflow模型

opencv默认是msvc的，如果Qt装的mingw的，需要编译一份opencv，我在网盘存了一份3.4.1版本的，忘记从哪里下载的了。

链接：https://pan.baidu.com/s/1whgWXpd8BAgahG0HZxHiVg 
提取码：pqpq 
           

之前做一个app部署深度学习模型，网上看到的都是java+android studio做的，用Qt做的见不到，最近才知道opencv有dnn模块，在网上找了一些资料，据说可以使用各种主流框架的模型文件，因此试用了一下，感觉用来部署很方便，opencv很强大。

我没有配置opencv-android-mingw，所以用的这个opencv应该不能用在android上，但是我觉得编译一个opencv-android-mingw应该可以用，以后会尝试。

主要代码

.pro文件中加入

INCLUDEPATH += D:\OpenCVMinGW3.4.1\include
LIBS += D:\OpenCVMinGW3.4.1\bin\libopencv_*.dll
           

点击构建，完成之后，把ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017(主要用到pbtxt和pb文件)放在构建目录下（build-XXX_Qt_5_8_0_MinGW_32bit-Debug）。

调用tensorflow保存的模型文件

String weights = "./ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017/frozen_inference_graph.pb";
String prototxt = "./ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017/ssd_mobilenet_v1_coco.pbtxt";
dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromTensorflow(weights, prototxt);
           

输入图片

cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(frame, 1. / 255, Size(300, 300));
net.setInput(blob);
Mat output = net.forward();
           

结果图展示：

测试速度有点慢，识别效果一般，可以换其他的模型试一试。

识别视频和单个图片的代码上传至github。

以后的计划

尝试使用opencv-android用在手机上。

参考文献

OpenCV调用TensorFlow预训练模型

基于OpenCV和YOLOv3深度学习的目标检测