Caffe笔记之Windows下调用release下生成的classification.exe对单张图片进行分类错误

本人环境：

1.Caffe工程已经编译好

2.Matlab接口可用

问题概述：

    在用Caffe自带的程序对图片进行分类时，Matlab接口下识别率与训练时test的准确率一致，但使用VS接口，即直接调用工程生成的Classification.exe时出错。对于同一张图片，Matlab和VS的分类结果不一致。

Classification 调用语句如下所示：

F:\caffe-master\Build\x64\Release\classification.exe F:\caffe-master\data\ORL_Alex\deploy.prototxt F:\caffe-master\data\ORL_Alex\ORL_alexnet__iter_20000.caffemodel F:\caffe-master\data\ORL_Alex\ORL_mean.binaryproto F:\caffe-master\data\ORL_Alex\label.txt F:\caffe-master\data\ORL_Alex\28p010.bmp

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分析原因：

    在Matlab接口例程中，对于图像的预处理步骤有：1.转换通道  2.减去均值   3.变换大小  4.Crop ，即对其进行位移变换和旋转变换，生成十张图片，输入网络进行前向计算。

    而在VS代码中，可以看到，缺少了 1、4两个步骤。

    减去均值的问题：减均值对网络的影响并不是非常大，将我们自己的均值文件改为caffe自带的均值文件，或是不减去均值文件，而是减去固定值，都没有特别大的影响，除非均值文件通道反了会有一丢丢影响

解决方法：

    我们需要在caffe的vs工程中，找到classification.CPP，对于下面函数进行修改。

void Classifier::Preprocess(const cv::Mat& img,std::vector<cv::Mat>* input_channels)

    具体是，在里面加入如下代码：

  cv::cvtColor(sample_normalized, sample_normalized, cv::COLOR_BGR2RGB);

    至于crop步骤，可以在工程外进行编写。