转自 jiongnima的博客 https://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/70197866

#include <caffe/caffe.hpp>
#ifdef USE_OPENCV
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#endif  // USE_OPENCV
#include <algorithm>
#include <iosfwd>
#include <memory>
#include <string>
#include <utility>
#include <vector>
#include <io.h>
#include<direct.h>
#include <iostream>
#include<windows.h> 

#ifdef USE_OPENCV
using namespace caffe;  // NOLINT(build/namespaces)
using std::string;

/* Pair (label, confidence) representing a prediction. */
typedef std::pair<string, float> Prediction;            //记录每一个类的名称以及概率

//Classifier为构造函数，主要进行模型初始化，读入训练完毕的模型参数，均值文件和标签文件
class Classifier {
public:
	Classifier(const string& model_file,								//model_file为测试模型时记录网络结构的prototxt文件路径
		const string& trained_file,										//trained_file为训练完毕的caffemodel文件路径
		const string& mean_file,										//mean_file为记录数据集均值的文件路径，数据集均值的文件的格式通常为binaryproto
		const string& label_file);										//label_file为记录类别标签的文件路径，标签通常记录在一个txt文件中，一行一个

	std::vector<Prediction> Classify(const cv::Mat& img, int N = 5);    //Classify函数去进行网络前传，得到img属于各个类的概率

private:
	void SetMean(const string& mean_file);								//SetMean函数主要进行均值设定，每张检测图输入后会进行减去均值的操作，这个均值可以是模型使用的数据集图像的均值

	std::vector<float> Predict(const cv::Mat& img);						//Predict函数是Classify函数的主要组成部分，将img送入网络进行前向传播，得到最后的类别

	void WrapInputLayer(std::vector<cv::Mat>* input_channels);			//WrapInputLayer函数将img各通道(input_channels)放入网络的输入blob中

	void Preprocess(const cv::Mat& img,
		std::vector<cv::Mat>* input_channels);							//Preprocess函数将输入图像img按通道分开(input_channels)

private:
	shared_ptr<Net<float> > net_;										//net_表示caffe中的网络
	cv::Size input_geometry_;											//input_geometry_表示了输入图像的高宽，同时也是网络数据层中单通道图像的高宽
	int num_channels_;													//num_channels_表示了输入图像的通道数
	cv::Mat mean_;														//mean_表示了数据集的均值，格式为Mat
	std::vector<string> labels_;										//字符串向量labels_表示了各个标签
};

//构造函数Classifier进行了各种各样的初始化工作，并对网络的安全进行了检验
Classifier::Classifier(const string& model_file,
	const string& trained_file,
	const string& mean_file,
	const string& label_file) {
#ifdef CPU_ONLY
	Caffe::set_mode(Caffe::CPU);//如果caffe是只在cpu上运行的，将运行模式设置为CPU
#else
	Caffe::set_mode(Caffe::GPU);//一般我们都是用的GPU模式
#endif

	/* Load the network. */
	net_.reset(new Net<float>(model_file, TEST));									//从model_file路径下的prototxt初始化网络结构
	net_->CopyTrainedLayersFrom(trained_file);										//从trained_file路径下的caffemodel文件读入训练完毕的网络参数

	CHECK_EQ(net_->num_inputs(), 1) << "Network should have exactly one input.";	//核验是不是只输入了一张图像，输入的blob结构为(N,C,H,W)，在这里，N只能为1
	CHECK_EQ(net_->num_outputs(), 1) << "Network should have exactly one output.";	//核验输出的blob结构，输出的blob结构同样为(N,C,W,H)，在这里，N同样只能为1

	Blob<float>* input_layer = net_->input_blobs()[0];								//获取网络输入的blob，表示网络的数据层
	num_channels_ = input_layer->channels();										//获取输入的通道数
	CHECK(num_channels_ == 3 || num_channels_ == 1)									//核验输入图像的通道数是否为3或者1，网络只接收3通道或1通道的图片
		<< "Input layer should have 1 or 3 channels.";
	input_geometry_ = cv::Size(input_layer->width(), input_layer->height());		//获取输入图像的尺寸(宽与高)

	/* Load the binaryproto mean file. */
	SetMean(mean_file);																//进行均值的设置

	/* Load labels. */
	std::ifstream labels(label_file.c_str());										//从标签文件路径读入定义的标签文件
	CHECK(labels) << "Unable to open labels file " << label_file;
	string line;																	//line获取标签文件中的每一行(每一个标签)
	while (std::getline(labels, line))
		labels_.push_back(string(line));											//将所有的标签放入labels_

	/*output_layer指向网络最后的输出，举个例子，最后的分类器采用softmax分类，且类别有10类，那么，输出的blob就会有10个通道，每个通道的长
	宽都为1(因为是10个数，这10个数表征输入属于10类中每一类的概率，这10个数之和应该为1)，输出blob的结构为(1,10,1,1)*/
	Blob<float>* output_layer = net_->output_blobs()[0];
	CHECK_EQ(labels_.size(), output_layer->channels())								//在这里核验最后网络输出的通道数是否等于定义的标签的通道数
		<< "Number of labels is different from the output layer dimension.";
}

static bool PairCompare(const std::pair<float, int>& lhs,
	const std::pair<float, int>& rhs) {
	return lhs.first > rhs.first;
}//PairCompare函数比较分类得到的物体属于某两个类别的概率的大小，若属于lhs的概率大于属于rhs的概率，返回真，否则返回假

/* Return the indices of the top N values of vector v. */
/*Argmax函数返回前N个得分概率的类标*/
static std::vector<int> Argmax(const std::vector<float>& v, int N) {
	std::vector<std::pair<float, int> > pairs;
	for (size_t i = 0; i < v.size(); ++i)
		pairs.push_back(std::make_pair(v[i], i));									//按照分类结果存储输入属于每一个类的概率以及类标
	std::partial_sort(pairs.begin(), pairs.begin() + N, pairs.end(), PairCompare);	/*partial_sort函数按照概率大
																				    小筛选出pairs中概率最大的N个组合，并将它们按照概率从大到小放在pairs的前N个位置*/

	std::vector<int> result;
	for (int i = 0; i < N; ++i)
		result.push_back(pairs[i].second);											//将前N个较大的概率对应的类标放在result中
	return result;
}

/* Return the top N predictions. */
std::vector<Prediction> Classifier::Classify(const cv::Mat& img, int N) {
	std::vector<float> output = Predict(img);										//进行网络的前向传输，得到输入属于每一类的概率，存储在output中

	N = std::min<int>(labels_.size(), N);											//找到想要得到的概率较大的前N类，这个N应该小于等于总的类别数目
	std::vector<int> maxN = Argmax(output, N);										//找到概率最大的前N类，将他们按概率由大到小将类标存储在maxN中
	std::vector<Prediction> predictions;
	for (int i = 0; i < N; ++i) {
		int idx = maxN[i];
		predictions.push_back(std::make_pair(labels_[idx], output[idx]));			//在labels_找到分类得到的概率最大的N类对应的实际的名称
	}

	return predictions;
}

/* Load the mean file in binaryproto format. */
void Classifier::SetMean(const string& mean_file) {									//设置数据集的平均值
	BlobProto blob_proto;
	ReadProtoFromBinaryFileOrDie(mean_file.c_str(), &blob_proto);					//用定义的均值文件路径将均值文件读入proto中

	/* Convert from BlobProto to Blob<float> */
	Blob<float> mean_blob;
	mean_blob.FromProto(blob_proto);												//将proto中存储的均值文件转移到blob中
	CHECK_EQ(mean_blob.channels(), num_channels_)									//核验均值的通道数是否等于输入图像的通道数，如果不相等的话则为异常
		<< "Number of channels of mean file doesn't match input layer.";

	/* The format of the mean file is planar 32-bit float BGR or grayscale. */
	std::vector<cv::Mat> channels;													//将mean_blob中的数据转化为Mat时的存储向量
	float* data = mean_blob.mutable_cpu_data();										//指向均值blob的指针
	for (int i = 0; i < num_channels_; ++i) {
		/* Extract an individual channel. */
		cv::Mat channel(mean_blob.height(), mean_blob.width(), CV_32FC1, data);		//存储均值文件的每一个通道转化得到的Mat
		channels.push_back(channel);												//将均值文件的所有通道转化成的Mat一个一个地存储到channels中
		data += mean_blob.height() * mean_blob.width();								//在均值文件上移动一个通道
	}

	/* Merge the separate channels into a single image. */
	cv::Mat mean;
	cv::merge(channels, mean);														//将得到的所有通道合成为一张图

	/* Compute the global mean pixel value and create a mean image
	* filled with this value. */
	cv::Scalar channel_mean = cv::mean(mean);										//求得均值文件的每个通道的平均值，记录在channel_mean中
	mean_ = cv::Mat(input_geometry_, mean.type(), channel_mean);					//用上面求得的各个通道的平均值初始化mean_，作为数据集图像的均值
}

std::vector<float> Classifier::Predict(const cv::Mat& img) {
	Blob<float>* input_layer = net_->input_blobs()[0];								//input_layer是网络的输入blob
	input_layer->Reshape(1, num_channels_,
		input_geometry_.height, input_geometry_.width);								//表示网络只输入一张图像，图像的通道数是num_channels_，高为input_geometry_.height，宽为input_geometry_.width
	/* Forward dimension change to all layers. */
	net_->Reshape();																//初始化网络的各层

	std::vector<cv::Mat> input_channels;											//存储输入图像的各个通道
	WrapInputLayer(&input_channels);												//将存储输入图像的各个通道的input_channels放入网络的输入blob中
	Preprocess(img, &input_channels);												//将img的各通道分开并存储在input_channels中

	net_->Forward();																//进行网络的前向传输

	/* Copy the output layer to a std::vector */
	Blob<float>* output_layer = net_->output_blobs()[0];							//output_layer指向网络输出的数据，存储网络输出数据的blob的规格是(1,c,1,1)
	const float* begin = output_layer->cpu_data();									//begin指向输入数据对应的第一类的概率
	const float* end = begin + output_layer->channels();							//end指向输入数据对应的最后一类的概率
	return std::vector<float>(begin, end);											//返回输入数据经过网络前向计算后输出的对应于各个类的分数
}

/* Wrap the input layer of the network in separate cv::Mat objects
* (one per channel). This way we save one memcpy operation and we
* don't need to rely on cudaMemcpy2D. The last preprocessing
* operation will write the separate channels directly to the input
* layer. */
void Classifier::WrapInputLayer(std::vector<cv::Mat>* input_channels) {
	Blob<float>* input_layer = net_->input_blobs()[0];								//input_layer指向网络输入的blob

	int width = input_layer->width();												//得到网络指定的输入图像的宽
	int height = input_layer->height();												//得到网络指定的输入图像的高
	float* input_data = input_layer->mutable_cpu_data();							//input_data指向网络的输入blob
	for (int i = 0; i < input_layer->channels(); ++i) {
		cv::Mat channel(height, width, CV_32FC1, input_data);						//将网络输入blob的数据同Mat关联起来
		input_channels->push_back(channel);											//将上面的Mat同input_channels关联起来
		input_data += width * height;												//一个一个通道地操作
	}
}

void Classifier::Preprocess(const cv::Mat& img,
	std::vector<cv::Mat>* input_channels) {
	/* Convert the input image to the input image format of the network. */
	cv::Mat sample;
	if (img.channels() == 3 && num_channels_ == 1)
		cv::cvtColor(img, sample, cv::COLOR_BGR2GRAY);
	else if (img.channels() == 4 && num_channels_ == 1)
		cv::cvtColor(img, sample, cv::COLOR_BGRA2GRAY);
	else if (img.channels() == 4 && num_channels_ == 3)
		cv::cvtColor(img, sample, cv::COLOR_BGRA2BGR);
	else if (img.channels() == 1 && num_channels_ == 3)
		cv::cvtColor(img, sample, cv::COLOR_GRAY2BGR);
	else
		sample = img;//if-else嵌套表示了要将输入的img转化为num_channels_通道的

	cv::Mat sample_resized;
	if (sample.size() != input_geometry_)
		cv::resize(sample, sample_resized, input_geometry_);//将输入图像的尺寸强制转化为网络规定的输入尺寸
	else
		sample_resized = sample;

	cv::Mat sample_float;
	if (num_channels_ == 3)
		sample_resized.convertTo(sample_float, CV_32FC3);
	else
		sample_resized.convertTo(sample_float, CV_32FC1);//将输入图像转化成为网络前传合法的数据规格

	cv::Mat sample_normalized;
	cv::subtract(sample_float, mean_, sample_normalized);//将图像减去均值

	/* This operation will write the separate BGR planes directly to the
	* input layer of the network because it is wrapped by the cv::Mat
	* objects in input_channels. */
	cv::split(sample_normalized, *input_channels);/*将减去均值的图像分散在input_channels中，由于在WrapInputLayer函数中，
												  input_channels已经和网络的输入blob关联起来了，因此在这里实际上是把图像送入了网络的输入blob*/

	CHECK(reinterpret_cast<float*>(input_channels->at(0).data)
		== net_->input_blobs()[0]->cpu_data())
		<< "Input channels are not wrapping the input layer of the network.";//核验图像是否被送入了网络作为输入
}
//定义批处理文件的读取函数
int EnumFiles(string strDir, vector<string>&vec)
{
	WIN32_FIND_DATA FindFileData;
	HANDLE hFind;

	string strDirTmp;
	string strFileName;
	string strsubstring;
	int iFileCnt = 0;

	strDirTmp = strDir + "\\*.*";

	hFind = FindFirstFile(strDirTmp.c_str(), &FindFileData);

	if (hFind == INVALID_HANDLE_VALUE)
	{
		return 0;
	}
	else
	{
		do
		{
			strFileName = string(FindFileData.cFileName);
			if (strFileName.length()>4)
			{
				strsubstring = strFileName.substr(strFileName.length() - 4, 4);
				string strTmp(".bmp");
				string strTmp2(".jpg");
				string strTmp3(".JPG");
				string strTmp4("jpeg");
				if (!strcmp(strsubstring.c_str(), strTmp.c_str()) || !strcmp(strsubstring.c_str(), strTmp2.c_str())
					|| !strcmp(strsubstring.c_str(), strTmp3.c_str()) || !strcmp(strsubstring.c_str(), strTmp4.c_str()))
				{
					vec.push_back(strDir + "\\" + strFileName);
					//vec.push_back(strFileName);
					iFileCnt++;
				}
				else
				{

				}
			}
		} while (FindNextFile(hFind, &FindFileData) != 0);
	}

	// 查找结束
	FindClose(hFind);
	//返回容器包含测试集的个数
	return iFileCnt;
}