#include?
#ifdef?USE_OPENCV
#include?
#include?
#include?
#endif??//?USE_OPENCV
#include?
#include?
#include?
#include?
#include?
#include?


using?namespace?caffe;??//?NOLINT（build/namespaces）
using?std::string;

/*?Pair?（label?confidence）?representing?a?prediction.?*/
typedef?std::pair?Prediction;

class?Classifier?{
public:
	Classifier（const?string&?model_file
		const?string&?trained_file
		const?string&?mean_file
		const?string&?label_file）;

	std::vector?Classify（const?cv::Mat&?img?int?N?=?10）;

private:
	void?SetMean（const?string&?mean_file）;

	std::vector?Predict（const?cv::Mat&?img）;

	void?WrapInputlayer（std::vector*?input_channels）;

	void?Preprocess（const?cv::Mat&?img
		std::vector*?input_channels）;

private:
	shared_ptr?>?net_;
	cv::Size?input_geometry_;
	int?num_channels_;
	cv::Mat?mean_;
	std::vector?labels_;
};

Classifier::Classifier（const?string&?model_file
	const?string&?trained_file
	const?string&?mean_file
	const?string&?label_file）?{

	Caffe::set_mode（Caffe::GPU）;


	/*?Load?the?network.?*/
	net_.reset（new?Net（model_file?TEST））;
	net_->CopyTrainedlayersFrom（trained_file）;

	CHECK_EQ（net_->num_inputs（）?1）?<	CHECK_EQ（net_->num_outputs（）?1）?<
	Blob*?input_layer?=?net_->input_blobs（）[0];
	num_channels_?=?input_layer->channels（）;
	CHECK（num_channels_?==?3?||?num_channels_?==?1）
		<yer?should?have?1?or?3?channels.“;
	input_geometry_?=?cv::Size（input_layer->width（）?input_layer->height（））;

	/*?Load?the?binaryproto?mean?file.?*/
	SetMean（mean_file）;

	/*?Load?labels.?*/
	std::ifstream?labels（label_file.c_str（））;
	CHECK（labels）?<	string?line;
	while?（std::getline（labels?line））
		labels_.push_back（string（line））;

	Blob*?output_layer?=?net_->output_blobs（）[0];
	CHECK_EQ（labels_.size（）?output_layer->channels（））
		<yer?dimension.“;
}

static?bool?PairCompare（const?std::pair&?lhs
	const?std::pair&?rhs）?{
	return?lhs.first?>?rhs.first;
}

/*?Return?the?indices?of?the?top?N?values?of?vector?v.?*/
static?std::vector?Argmax（const?std::vector&?v?int?N）?{
	std::vector?>?pairs;
	for?（size_t?i?=?0;?i?		pairs.push_back（std::make_pair（v[i]?i））;
	std::partial_sort（pairs.begin（）?pairs.begin（）?+?N?pairs.end（）?PairCompare）;

	std::vector?result;
	for?（int?i?=?0;?i?		result.push_back（pairs[i].second）;
	return?result;
}

/*?Return?the?top?N?predictions.?*/
std::vector?Classifier::Classify（const?cv::Mat&?

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????8801??2018-06-30?16:05??myclassification.cpp

-----------?---------??----------?-----??----

?????????????????8801????????????????????1