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            <h2 id="前言"><a name="t0"></a><font color="#0099FF">前言</font></h2> 

博主也算是刚开始研究SSD项目，之前写了一篇SSD:Single Shot MultiBox Detector的安装配置和运行，这次是简单介绍下如何用SSD检测单张图片，其实过程也比较简单，下面正式开始。

准备工作

当然，首先你要把SSD按照教程编译好，设置好python环境变量（相当重要），然后重启计算机（建议），开始本次工作。SSD项目检测单张图片有C++程序和ipython程序，这里建议用ipython，主要是方便简单（最近新增了C++程序使用说明）。该工具路径为/home/mx/caffe/example/ssd_detect.ipynb，使用jupyter notebook工具操作。SSD项目常在更新，如果有模型不匹配的问题（报错信息为：shape mismatch. Source param shape is 12 512 3 3 (55296); target param shape is 16 512 3 3 (73728)），请去github下载最新的文件，包括代码和模型。

安装 jupyter notebook

这里用pip安装该工具，安装pip的过的可以跳过下面一段：
下载安装包pip压缩包解压之后，发现里面有个setup.py文件，终端运行：

$ sudo python setup.py install
  
  
   

    
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这样，pip就安装上了。
下面用pip安装jupyter notebook

#这里临时使用了清华大学的源，使用前后是蜗牛和火箭的速度对比
$ sudo pip install jupyter -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 
  
  
   

    
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安装成功后，运行notebook

$ jupyter notebook
  
  
   

    
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程序会在浏览器中打开notebook, 点击右上角的New-python2, 就可以新建一个网页一样的文件，扩展名为ipynb。在这个网页上，我们就可以像在命令行下面一样运行python代码了。输入代码后，按shift+enter运行，更多的快捷键，可点击上方的help-Keyboard shortcuts查看，或者先按esc退出编辑状态，再按h键查看。

下载SSD模型

该工具使用的模型是VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_120000.caffemodel（以前是60000，作者更新了），为了第一次就成功，我们就用它了，这是下载地址 ，下载完后解压，把里面的VGGNet文件夹移动到/home/mx/caffe/models/之下。当然，你掌握这个程序后，完全可以修改路径，检测其他模型的效果。

顺便说下，部分人下载运行上述SSD模型会报错，有些错误很难排查，可以使用我正在使用的SSD300模型，暂时没有问题（对应的是最新的SSD代码）：https://pan.baidu.com/s/1eSECLEU

运行程序检测单张图片

$ cd /home/mx/caffe/examples # 在该目录下打开jupyter notebook
$ jupyter notebook
  
  
   

    
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在jupyter notebook打开的网页中找到ssd_detect.ipynb，打开后发现是这样：

完整的程序我就不放出来了，你打开都和我一样，然后检查下面4个路径是否正确：

labelmap_file = 'data/VOC0712/labelmap_voc.prototxt'
model_def = 'models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/deploy.prototxt'
model_weights = 'models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_120000.caffemodel'
image = caffe.io.load_image('examples/images/cat.jpg')
  
  
   

    
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如果检查无误，就可以开始从头shift+enter运行了，一般会正常运行，也可能会出错，比如我就遇到如下错误：

我的办法是，把caffe路径换成绝对路径：

把 caffe_root = ‘../’ 换成 caffe_root = ‘/home/mx/caffe/’ ，理论上不会再出错了，然后在诸如labelmp的路径前面添加caffe_root构成完整的绝对路径，比如：labelmap_file = caffe_root+’data/VOC0712/labelmap_voc.prototxt’

还有一种模型错误也很常见，NameError:name ‘net’ is not defined

在caffe加载正常的情况下出现这种错误，很有可能是deploy.prototxt文件的问题，如果deploy.prototxt最后一层中能查找到save_output_param超参数，删除后能解决问题（后文有详细说明），如果不是，那还要继续排查。

fish-bike.jpg的检测结果如下：

换一张复杂一点的图片image = caffe.io.load_image(‘examples/images/my-pic.jpg’) ，检测结果如下：

保存运行Python文件

看来效果也是不错的，但是我觉得如果不是去调试代码，每次都打开jupyter notebook运行程序太麻烦，也不方便保存图片之类的操作。这里我的做法是把程序另存为py文件（使用jupyter notebook打开ipynb文件，然后点选另存为），稍作修改，再单独运行这个py文件即可。改动的地方貌似只有一处，就是把get_ipython().magic(u'matplotlib inline')这句话给注释掉，因为脱离了jupyter notebook的环境，用不上了。然后python ssd_detect.py，代码正常，没有报错，但是无法弹出窗口显示最终的带框图片，上网查询一番，原因是是默认的matplotlib的backend（后端）渲染有问题。那么先查看目前的后端情况：

Python 2.7.12 (default, Jul  1 2016, 15:12:24) 
[GCC 5.4.0 20160609] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import matplotlib
>>> matplotlib.get_backend()
u'Agg'
  
  
   

    
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目前是Agg，但为了正确将图像显示在屏幕上，需要设置为TkAgg，解决方法是安装几个库文件：

$ sudo apt-get install tcl-dev tk-dev python-tk python3-tk
  
  
   

    
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重启电脑，再次查看，这里应该是变成了TkAgg，如果没有变化，那还可以sudo pip uninstall matplotlib 先卸载，然后pip install matplotlib 安装回去，重启电脑，这样就可以确保后端设置变成TkAgg。如此设置后再运行py程序，就完全正常了，下图为博主的运行截图。

其实这种程序也是学习pycaffe的好帮手，推荐博文：Caffe Python 接口学习笔记，如果不懂某个函数，记得善用help，比如：

>>>import caffe
>>>help(caffe.io)

Help on module caffe.io in caffe:
NAME
    caffe.io
FILE
    /home/mx/caffe/python/caffe/io.py
CLASSES
    Transformer    
    class Transformer
     |  Transform input for feeding into a Net.
     |  
     |  Note: this is mostly for illustrative purposes and it is likely better
     |  to define your own input preprocessing routine for your needs.
     |  
     |  Parameters
     |  ----------
     |  net : a Net for which the input should be prepared
     |  
     |  Methods defined here:
     |  
  
  
   

    
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附：
ssd_detect.ipynb 可运行版
ssd_detect.py

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关于ssd_detect.cpp

好像有部分同学比较关心ssd的C++检测图片程序，也就是ssd_detect.cpp的用法。我们知道，C++程序要经过编译，生成可执行程序才能进行使用（把它作为一个类来调用则是另外一回事了），这个cpp理论上也是可以编译的，有评论说Eclipse中实现了编译，前提是你要会配置那些依赖项，我尝试用“g++ -o ssd_detect ssd_detect.cpp”来进行编译，发现一直报错，主要是找不到需要的include项，很自然的想到添加CPLUS_INCLUDE_PATH环境变量来解决，可是后来又遇到google proto等等的问题，凭我这种三流水平只能投降了，暂时宣告手动编译cpp失败。

其实呢，这个cpp最好是通过make命令（Makefile文件指定包含目录和依赖项等）编译。所以，我们在配置caffe阶段make all的时候，已经从ssd_detect.cpp生成了可执行的二进制文件（留意make all命令的终端显示就可知道），也就是ssd的C++接口程序，路径就在caffe/build/examples/ssd/ssd_detect.bin。那好，我们先看一下它的用法。

ps：最新博客已经实现了eclipse的SSD配置，可以移步：Ubuntu 16.04使用Eclipse运行SSD-Caffe的cpp代码

终端输入：

$ cd caffe
$ build/examples/ssd/ssd_detect.bin
#使用方法说明
ssd_detect.bin: Do detection using SSD mode.
Usage:
    ssd_detect [FLAGS] model_file weights_file list_file


  Flags from examples/ssd/ssd_detect.cpp:
    -confidence_threshold (Only store detections with score higher than the
      threshold.) type: double default: 0.01
    -file_type (The file type in the list_file. Currently support image and
      video.) type: string default: "image"
    -mean_file (The mean file used to subtract from the input image.)
      type: string default: ""
    -mean_value (If specified, can be one value or can be same as image
      channels - would subtract from the corresponding channel). Separated by
      ','.Either mean_file or mean_value should be provided, not both.)
      type: string default: "104,117,123"
    -out_file (If provided, store the detection results in the out_file.)
      type: string default: ""
  
  
   

    
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可以看到，该程序需要三个必选参数以及一些可选参数，必选参数首先是model_file，也就是检测模型描述文件；然后是weights_file，网络权值文件；list_file，待检测文件，格式为txt，里面列出检测图片/视频的路径。可选参数包括阈值、文件格式、均值文件、图片均值、输出文件这些，都有解释，一看就懂。

运行一个命令试试：

$ cd caffe
$ build/examples/ssd/ssd_detect.bin models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/deploy.prototxt models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_120000.caffemodel examples/images/test.txt 
  
  
   

    
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其中test.txt内容为“examples/images/cat.jpg”，是待检测图片的路径，可以写多行。

呵呵，又报错了：“ImportError: libcaffe.so.1.0.0-rc3: cannot open shared object file: No such file or directory”，还好这个错误在本人知识范围内，也就是静态链接库的问题，so easy。

$ cd /etc/ld.so.conf.d
$ sudo vi caffe.conf 
# conf文件加入 /home/mx/caffe/.build_release/lib，保存退出
sudo ldconfig
  
  
   

    
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也有可能会出现这种错误：terminate called after throwing an instance of ‘boost::filesystem::filesystem_error’ what(): boost::filesystem::create_directories: Permission denied: “/home-2/wliu/data/VOCdevkit/results/VOC2007/SSD_300x300”。原因是作者提供的最新SSD300模型中deploy.prototxt里面有些东西（代码如下）没有删干净，找到最后一层，直接把超参数save_output_param整个删掉（也可以替换为个人路径）。

save_output_param {
      output_directory: "/home-2/wliu/data/VOCdevkit/results/VOC2007/SSD_300x300/Main" output_name_prefix: "comp4_det_test_" output_format: "VOC" label_map_file: "data/VOC0712/labelmap_voc.prototxt" name_size_file: "data/VOC0712/test_name_size.txt" num_test_image: 4952 } #deploy.prototxt的错误代码，里面是原作者个人路径，可以直接删除
  
  
   

    
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然后重新运行检测命令，这次有结果了：examples/images/cat.jpg 8 0.999853 163 38 350 358

这个C++程序目前只能得到这样的描述结果，想要可视化的结果要么写一个程序读取里面的文本信息，然后用opencv画框；也可以修改源cpp程序重新编译，这个还没尝试，等有空了研究。

复杂一些的例子，检测视频（得到的结果也是每一帧的文本描述），改变阈值并保存检测结果：

$ build/examples/ssd/ssd_detect.bin models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/deploy.prototxt models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_120000.caffemodel examples/videos/test.txt --file_type video --out_file output.txt --confidence_threshold 0.4 #检测视频，阈值为0.4并保存结果
  
  
   

    
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ssd_detect.cpp检测结果的可视化

之前博主说过，只用ssd_detect.bin检测图片，只能得到一些文本描述结果，大家想要的其实是可视化的带框图片。原本还想自己写一个小程序实现，结果是我想多了，作者已经在新一版的SSD中增加了这一功能，具体而言，就是examples/ssd/plot_detections.py文件。下面来说说怎么用。

首先想到这个py文件多半是读取一些参数（examples/images/cat.jpg 8 0.999853 163 38 350 358这种）才能画框，那么打开这个py文件，找一下接口部分：

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(
            description = "Plot the detection results output by ssd_detect.")
    parser.add_argument("resultfile",
            help = "A file which contains all the detection results.")
    parser.add_argument("imgdir",
            help = "A directory which contains the images.")
    parser.add_argument("--labelmap-file", default="",
            help = "A file which contains the LabelMap.")
    parser.add_argument("--visualize-threshold", default=0.01, type=float,
            help = "Display detections with score higher than the threshold.")
    parser.add_argument("--save-dir", default="",
            help = "A directory which saves the image with detection results.")
    parser.add_argument("--display-classes", default=None,
            help = "If provided, only display specified class. Separate by ','")
  
  
   

    
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果不其然，包含2个必选参数和4个可选参数。必选参数是检测结果文件txt、原始图片文件夹；可选参数有labelmap.prototxt、筛选阈值、保存路径、特定的类别（比如只显示汽车的检测结果）。

先前已经用ssd_detect.bin得到了自带图片的检测结果，存为result.txt：

examples/images/cat.jpg 8 0.999429 169 26 347 356
examples/images/cropped_panda.jpg 12 0.975958 0 1 95 97
examples/images/fish-bike.jpg 2 0.717551 52 81 448 307
examples/images/fish-bike.jpg 15 0.99994 204 3 344 170
  
  
   

    
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下面开工，用一下这个py文件：

$ python examples/ssd/plot_detections.py examples/images/result.txt examples/images --labelmap-file data/VOC0712/labelmap_voc.prototxt --save-dir examples/
  
  
   

    
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立马报错：

examples/images/examples/images/cat.jpg does not exist
examples/images/examples/images/cropped_panda.jpg does not exist
examples/images/examples/images/fish-bike.jpg does not exist

看来图片路径没对，txt中已经有了图片路径，造成路径重复，这个参数不能这么写，但是不写肯定不行。动下脑筋，变成绝对路径不就行了吗。

$ python examples/ssd/plot_detections.py examples/images/result.txt /home/mx/caffe --labelmap-file data/VOC0712/labelmap_voc.prototxt --save-dir examples/
  
  
   

    
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现在好了，在examples文件夹下找到了三张图片，已经画好框，大功告成。