OpenCV 用dnn深度学习模块检测图像

　　最近在做人物目标检测相关的项目，发现OpenCV从3.1（或者更找）提供了dnn深度学习模块（需要自行编译进去，具体的可见这篇文章），因此下下来试试看。难度全在编译那边了，编译完成后反倒很简单，下面就简单的看一下：

　　新建一个空白的Win32项目

　　找到“opencv_contrib-master\modules\dnn\samples”文件夹（如果不知道这是什么，请去看看之前编译的那篇文章）的四个文件，扔进项目路径中，并通过添加现有项把“caffe_googlenet.cpp”添加进去。

　　配置好OpenCV（注意工程编译器选项要选到X64）

　　这里会用到的链接库有如下几项：

　　opencv_core320.lib

　　opencv_highgui320.lib

　　opencv_dnn320.lib

　　opencv_imgproc320.lib

　　opencv_imgcodecs320.lib

　　弄完编译，然后报错。。。原因是少了个叫做“bvlc_googlenet.caffemodel”的东西，去下载，然后编译即可。

　　结果如图所示：

　　看里面的分类器会发现有1000项可以识别的物体，下面随便测了几张，放出来

　　可以看到，最后一张图像没有识别出人物，报的是“沙洲”。因为分类器中并没有人物这一类型。虽然“沙洲”也不算准确，但看起来还真有点像！

　　demo我也上传上来了，如果有兴趣可以去下面地址下载，OpenCV我已经配置在里面了，用VS2015 X64可以直接运行。

　　http://download.csdn.net/detail/ohantanyanying/9829262