含源码手把手教你使用LabVIEW OpenCV DNN实现手写数字识别 _生活百科

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目录

前言
一、OpenCV DNN模块
- 1.OpenCV DNN简介
- 2.LabVIEW中DNN模块函数
二、TensorFlow pb文件的生成和调用
- 1.TensorFlow2 Keras模型（mnist）
- 2.使用Keras搭建cnn训练mnist（train.py），训练部分源码如下：
- 3.训练结果保存成冻结模型（pb文件）（train.py），训练结果保存为冻结模型的源码如下:
- python-opencv调用冻结模型cvcallpbpy" rel="external nofollow noreferrer">4.python opencv调用冻结模型（cvcallpb.py）
三、LabVIEW OpenCV DNN实现手写数字识别
- 1、实现手写数字识别并实现MNIST数据简单的可视化（mnist_loadpb_simple.vi）
- 2、实现手写数字识别并实现MNIST数据高级的可视化（mnist_loadpb.vi）
四、源码下载
总结

前言今天和大家一起来看一下在LabVIEW中如何使用OpenCV DNN模块实现手写数字识别
一、OpenCV DNN模块1.OpenCV DNN简介OpenCV中的DNN（Deep Neural Network module）模块是专门用来实现深度神经网络相关功能的模块。OpenCV自己并不能训练神经网络模型，但是它可以载入别的深度学习框架（例如TensorFlow、pytorch、Caffe等等）训练好的模型，然后使用该模型做inference（预测）。而且OpenCV在载入模型时会使用自己的DNN模块对模型重写，使得模型的运行效率更高。所以如果你想在OpenCV项目中融入深度学习模型，可以先用自己熟悉的深度学习框架训练好，然后使用OpenCV的DNN模块载入。
2.LabVIEW中DNN模块函数DNN模块位于程序框图-函数选板-Addons-VIRobotics-opencv_yiku中，如下图所示：