caffe剛剛安裝配置結束，乘熱打鐵！

（一）環境準備

前面我有兩篇文章寫到caffe的搭建，第一篇cpu only ，第二篇是在伺服器上搭建的，其中第二篇因為硬體環境更佳我們的步驟稍顯複雜。其實，第二篇也僅僅是caffe的初步搭建完成，還沒有編譯python介面，那麼下面我們一起搞定吧！

首先請讀者再回過頭去看我的《Ubuntu16.04安裝配置Caffe》（ http://www.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6150593.html  ）

在這篇博文的結尾，我們再增加編譯Python介面，而這部分內容請參考我的博文《Ubuntu14.04搭建Caffe（僅cpu)》 http://www.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6016945.html

（二）下載模型

專案檔案結構很清晰，如果想train自己的model,只需要修改一些檔案路徑設定即可，這裡我們應用已經train好的model來測試一下自己的圖片：

我們下載voc-fcn32s,voc-fcn16s以及voc-fcn8s的caffemodel（根據提供好的caffemodel-url)，fcn-16s和fcn32s都是缺少deploy.prototxt的，我們根據train.prototxt稍加修改即可。注意，這裡的caffemode-url其實在各個模型的資料夾下面都已經提供給我們了，請讀者細心找一找，看看是不是每一個資料夾下面都有一個caffemode-url的檔案？開啟裡面會有模型的下載地址！

（三）修改infer.py檔案

• caffe path的加入，由於FCN程式碼和caffe程式碼是獨立的資料夾，因此，須將caffe的Python介面加入到path中去。這裡有兩種方案，一種是在所有程式碼中出現import caffe 之前，加入：

1 import sys
2 sys.path.append('caffe根目錄/python')

• 另一種一勞永逸的方法是:在終端或者bashrc中將介面加入到PYTHONPATH中：

export PYTHONPATH=caffe根目錄/python:$PYTHONPATH

本次我們採用後者。

在解壓程式碼的根目錄下找到一個檔案:infer.py。略微修改infer.py,就可以測試我們自己的圖片了，請大家根據自己實際情況來進行修改。

 im = Image.open('voc-fcn8s/test.jpeg') 這裡指的是測試圖片路徑！

 net = caffe.Net('voc-fcn8s/deploy.prototxt', 'voc-fcn8s/fcn8s-heavy-pascal.caffemodel', caffe.TEST) ，這裡指的是voc-fcn8s檔案下的部署檔案和模型。注意，fcn下每一個模型其實都對應於一個資料夾，而每個資料夾下應當放著這個模型的caffemodel檔案和prototxt檔案！ 

  plt.savefig('test.png') ，這裡指的是最終分割的結果應當放置在哪個路徑下，大家都知道，語義分割的結果應當是一張圖片！

修改完後的infer.py如下所示：

 1 import numpy as np
 2 from PIL import Image
 3 import matplotlib.pyplot as plt
 4 import caffe
 5 
 6 # load image, switch to BGR, subtract mean, and make dims C x H x W for Caffe
 7 im = Image.open('voc-fcn8s/test.jpeg')
 8 in_ = np.array(im, dtype=np.float32)
 9 in_ = in_[:,:,::-1]
10 in_ -= np.array((104.00698793,116.66876762,122.67891434))
11 in_ = in_.transpose((2,0,1))
12 
13 # load net
14 net = caffe.Net('voc-fcn8s/deploy.prototxt', 'voc-fcn8s/fcn8s-heavy-pascal.caffemodel', caffe.TEST)
15 # shape for input (data blob is N x C x H x W), set data
16 net.blobs['data'].reshape(1, *in_.shape)
17 net.blobs['data'].data[...] = in_
18 # run net and take argmax for prediction
19 net.forward()
20 out = net.blobs['score'].data[0].argmax(axis=0) 
21 
22 plt.imshow(out,cmap='gray');
23 plt.axis('off')
24 plt.savefig('test.png')
25 #plt.show()

執行結束後會在軟體的根目錄下生成一個分割好的圖片test.png！

我們可以看一下原始圖片和最後生成的圖片的區別：

可能會遇到的問題：

（1）no display name and no $DISPLAY environment variable

其實，在Ubuntu虛擬終端裡執行python infer.py是沒有任何錯誤的，但是我是通過遠端訪問連線伺服器的方式執行程式的。所以在執行到最後的時候會報這個錯。不過不要害怕，

在stackoverflow中找到了終極解決辦法：

如圖中所示的步驟，找到matplotlibrc，將backend從tkAGG修改為AGG。

sudo gedit /home/xuanxufeng/.local/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc

再次在putty中執行就沒有任何問題了！

（2）在執行python infer.py時可能會提示缺少某一兩個模組。

  這個不用擔心，都是小問題，百度很容易搜到，一兩個命令安裝就好了~

（四） 結束語

從開始讀論文到現在，也算是前進了一小步，可以看見的一小步。在往後，隨著實驗的一步步進行，我還會再更新模型的訓練以及訓練資料集的製作！請各位看官耐心等待！