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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
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:
![含源码 手把手教你使用LabVIEW OpenCV DNN实现手写数字识别](http://img.zhejianglong.com/231017/2153592R3-0.png)
文章插图
Net选版中的函数与python中的函数对比如下:
![含源码 手把手教你使用LabVIEW OpenCV DNN实现手写数字识别](http://img.zhejianglong.com/231017/2153596037-1.png)
文章插图
![含源码 手把手教你使用LabVIEW OpenCV DNN实现手写数字识别](http://img.zhejianglong.com/231017/2153592635-2.png)
文章插图
![含源码 手把手教你使用LabVIEW OpenCV DNN实现手写数字识别](http://img.zhejianglong.com/231017/2153593a5-3.png)
文章插图
![含源码 手把手教你使用LabVIEW OpenCV DNN实现手写数字识别](http://img.zhejianglong.com/231017/2153595D9-4.png)
文章插图
二、TensorFlow pb文件的生成和调用1.TensorFlow2 Keras模型(mnist)
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