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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:
  • 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：

Net选版中的函数与python中的函数对比如下：

二、TensorFlow pb文件的生成和调用

1.TensorFlow2 Keras模型（mnist）

注：本范例必须使用tensorflow 2.x版本

如下图所示所示为数据集以及LabVIEW与Python推理和训练代码，相关源码可在链接中下载。

2.使用Keras搭建cnn训练mnist（train.py），训练部分源码如下：

train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0], 28, 28, 1)
test_images = test_images.reshape(test_images.shape[0], 28, 28, 1)
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

train_labels = to_categorical(train_labels, 10)
test_labels = to_categorical(test_labels, 10)

model = Sequential()  #创建一个Sequential模型
# 第一层卷积：6个卷积核, 大小:5*5, 激活函数:relu
model.add(Conv2D(6, kernel_size=(5, 5), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
# 第二层池化：最大池化
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# 第三层卷积：16个卷积核, 大小: 5*5, 激活函数:relu
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), activation='relu'))
# 第四层池化：最大池化
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# 进行扁平化
model.add(Flatten())
# 全连接层一：输出节点为120个
model.add(Dense(120, activation='relu'))
# 全连接层二：输出节点为84个
model.add(Dense(84, activation='relu'))
# 输出层：用softmax激活函数计算分类的概率
model.add(Dense(10, activation='softmax'))  # 最后是10个数字，10个分类
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(), loss=keras.metrics.categorical_crossentropy, metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, batch_size=32, epochs=2, verbose=1)
loss, accuracy = model.eva luate(test_images, test_labels,verbose=0)
#model.save("A:\\code\\tensorflow\\course\\1_fashion_mnist\\mymodel")
print('损失：', loss)
print('准确率：', accuracy)

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:

注：无需安装tensorflow也可以运行

#以下是生成pb的代码。注意：用model.save生成的pb文件不能被opencv调用
# Convert Keras model to ConcreteFunction
full_model = tf.function(lambda x: model(x))
full_model = full_model.get_concrete_function(
    tf.TensorSpec(model.inputs[0].shape, model.inputs[0].dtype))

# Get frozen ConcreteFunction
frozen_func = convert_variables_to_constants_v2(full_model)
frozen_func.graph.as_graph_def()

layers = [op.name for op in frozen_func.graph.get_operations()]
print("-" * 50)
print("Frozen model layers: ")
for layer in layers:
    print(layer)

print("-" * 50)
print("Frozen model inputs: ")
print(frozen_func.inputs)
print("Frozen model outputs: ")
print(frozen_func.outputs)

# Save frozen graph from frozen ConcreteFunction to hard drive
tf.io.write_graph(graph_or_graph