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python - 加载自定义模型时 Tensorflow keras 模型到 opencv 错误（C++）

问题描述

我想把这个模型（https://www.pyimagesearch.com/2020/05/04/covid-19-face-mask-detector-with-opencv-keras-tensorflow-and-deep-learning/）用于一个 C++ 代码，该模型是使用 keras 和 H5 编写的，所以我搜索并发现，我首先需要将我的 h5 模型转换为 pb 模型，因为 opencv 不支持 h5。

按照本指南（https://www.youtube.com/watch?v=2UgqCwVfdJY）我可以做到，现在我有一个 prototxt 文件和一个 pb 文件

所以我所需要的就是进入我的代码并编写：

'''cv::dnn::Net mask_net = cv::dnn::readNetFromTensorflow("output_graph.pb","proto_file.prototxt");

正确的？但不工作......我尝试了其他模型，如 sddmobilinet2 并且效果很好，但是使用这个自定义模型，它不起作用

我有这个日志：

抛出'cv :: Exception'实例后调用终止what（）：OpenCV（4.4.0-pre）/home/luiz/Libraries/CPP/opencv/modules/dnn/src/tensorflow/tf_graph_simplifier.cpp:1016：错误：（-215：断言失败）permIds.size（）== net.node_size（）在函数'sortByExecutionOrder'中

中止（核心转储）

谁能帮我？

标签： pythonc++tensorflowopencvkeras

解决方案

我遇到了同样的问题并设法通过仅使用冻结的 .pb 文件来解决它。OpenCV 在文档中只给出了模型 + 配置函数声明：

cv::dnn::readNetFromTensorflow  (const String & model, const String & config = String())

但是也可以使用只有模型的那个：

cv::dnn::readNetFromTensorflow  (const String & model)

有关如何在 TensorFlow 2 中冻结图的一个很好的示例，请参阅：如何将 Keras 模型保存为冻结图？.

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