机器视觉:使用Dlib库做图像识别

接上次集中关注Dlib并写了机器视觉:使用Dlib库做物体检测,已经过去1年多了。虽然期间时间间隔漫长,但是俺还是一直在持续关注着这个开源库,前一段时间看到Dlib的新版本19.1已经集成了深度学习框架,并且自己正好纯属兴趣的想做一下身份证识别方面的东西,所以又在这个库上投入了比较多的时间以及精力。目前基本把Dlib深度学习里的例子过了一遍,下面把自己在使用过程碰到的一些问题以及解决方法做个小总结。

图片数据类型

俺比较喜欢用OpenCV去做图像处理,但是Dlib自身并不是使用的OpenCV来存储图片数据的,所以如果想要使用OpenCV读取图片的话,需要在读取图片为cv::Mat后将图片数据转化为Dlib的图片数据存储类型,在dnn_imagenet_train_ex.cpp中,通过load_image()方法来载入图片,并将其保存为matrix<rgb_pixel>类型。所以如果通过OpenCV读取图片后,可以通过下面方法将其转化为matrix<rgb_pixel>类型:

cv::Mat frame = cv::imread("123.jpg");
    
matrix<dlib::rgb_pixel> img;
assign_image(img,cv_image<rgb_pixel>(frame));

调用assign_image()方法,不仅可以完成类型转化,而且,按照文档里说的,不用对传入的数据进行拷贝,所以虽然在进行数据类型转换,但是耗费的时间比较低。

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