2025年C++中用frugally-deep读取keras的模型并进行预测（详细）

科技前沿 • 2025-04-06 08:04 • 阅读 48

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简介

frugally-deep 是一个用纯C++写的头文件，只依赖于三个头文件库 FunctionalPlus, Eigen 和 json ，frugally-deep 可以在C++语言中调用keras生成的模型，用opencv或者PIL读取图片进行预测

项目地址

https://github.com/Dobiasd/frugally-deep

常见问题和使用方法

https://github.com/Dobiasd/frugally-deep/blob/master/FAQ.md

安装配置

注：配置过程看起来很长但是关键的操作没多少，力求详细对初学者比较友好。

1.在github上下载https://github.com/Dobiasd/frugally-deep 项目，解压

讯享网

下载三个依赖头文件解压
- FunctionalPlus https://github.com/Dobiasd/FunctionalPlus
- Eigen http://eigen.tuxfamily.org/
- json https://github.com/nlohmann/json

2. 用vs创建一个空共项目

3. 把FunctionalPlus, Eigen 和 json的头文件库下载下来解压，将对应文件放入一个include文件夹中

（所需文件的路径看截图的路径框）

opencv不想每次都重新配置的话也可以在此一次性配置，方法如下
把这两个文件夹拷贝到include文件夹

最终的include文件夹

把include文件夹移入项目（推荐与load_model.props配置表同级）
opencv的lib文件，opencv的两个DLL文件拷贝到项目中
opencv的两个DLL文件

现在的项目文件夹如下

4. 新建一个属性表（以后新建项目直接拖进去就不用重新配置了）

配置包含目录和库目录
配置连接器的附加依赖项

5. 创建源文件读取图像并预测

cpp源文件

 #include <fdeep/fdeep.hpp> #include <cstdlib> #include<opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include"time.h" int main() { 
    const char a[62] = { 
    '0','1','2','3','4','5','6','7','8','9', 'A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L','M','N','O','P','Q','R','S','T','U','V','W','X','Y','Z', 'a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z' }; const auto model = fdeep::load_model("mymodel.json"); cv::Mat image = cv::imread("1.bmp"); cv::Size dsize = cv::Size(35, 75); cv::resize(image, image, dsize, 0, 0, cv::INTER_NEAREST); cv::imshow("img", image); cv::waitKey(0); const auto input = fdeep::tensor_from_bytes(image.ptr(), static_cast<std::size_t>(image.rows), static_cast<std::size_t>(image.cols), static_cast<std::size_t>(image.channels()), 0.0f, 1.0f); const auto pre_class = model.predict_class({ 
    input }); std::cout << a[pre_class]; }

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把模型.json文件和图片放入项目（由.h5生成.json文件见附录）

最终项目结构

在vs中运行

完美！！！有没有！！！

附录

.h5转为 .json模型

在下载下来的fdeep文件中有这样一个文件夹
把keras生成的模型放入这里，打开cmd或者pawershell（shift+右键）输入下面这条命令就会生成.json模型了。

讯享网python keras_export/convert_model.py mymodel.h5 mymodel.json

2025年C++中用frugally-deep读取keras的模型并进行预测（详细）

简介

frugally-deep 是一个用纯C++写的头文件，只依赖于三个头文件库 FunctionalPlus, Eigen 和 json ，frugally-deep 可以在C++语言中调用keras生成的模型，用opencv或者PIL读取图片进行预测

项目地址

常见问题和使用方法

安装配置

1.在github上下载https://github.com/Dobiasd/frugally-deep 项目，解压

2. 用vs创建一个空共项目

3. 把FunctionalPlus, Eigen 和 json的头文件库下载下来解压，将对应文件放入一个include文件夹中

最终的include文件夹

现在的项目文件夹如下

4. 新建一个属性表（以后新建项目直接拖进去就不用重新配置了）

5. 创建源文件读取图像并预测

最终项目结构

在vs中运行

完美！！！有没有！！！

附录

.h5转为 .json模型

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