c++ mnist转化为opecv Mat

本文主要介绍如何使用C++将mnist 数据集转化为Opencv Mat，问题来源主要代码以及运行示例如下：

代码主要参考了caffe，做了一点修改。使用如下：

运行结果截图如下：

caffe系列源码分析介绍

本系列深度学习框架caffe 源码分析主要内容如下：

1. caffe源码分析-cmake 工程构建:

caffe源码分析-cmake 工程构建主要内容:

自己从头构建一遍工程，这样能让我更好的了解大型的项目的构建。当然原始的caffe的构建感觉还是比较复杂(主要是cmake)，我这里仅仅使用cmake构建，而且简化点，当然最重要的是支持CLion直接运行调试（如果需要这个工程可以评论留下你的邮箱，我给你发送过去）。

2. caffe的数据内存分配类SyncedMemory， 以及类Blob数据传输的媒介.

主要内容：

caffe源码分析-SyncedMemory

caffe源码分析-Blob

其中Blob分析给出了其直接与opencv的图片相互转化以及操作，可以使得我们更好的理解Blob.

3. caffe layer的源码分析，包括从整体上说明了layer类别以及其proto定义与核心函数.

内容如下：

caffe源码分析-layer

caffe源码分析-ReLULayer

caffe源码分析-inner_product_layer

caffe源码分析-layer_factory

首先分析了最简单的layer Relu，然后在是inner_product_layer全连接层， 最后是layer_factorycaffe中 以此工厂模式create各种Layer.

4. 数据输入层，主要是多线程+BlockingQueue的方式读取数据训练：

内容如下：

caffe源码分析-BlockingQueue

caffe源码分析-InternalThread

caffe源码分析-DataReader

5. IO处理例如读取proto文件转化为网络，以及网络参数的序列化

内容如下：

caffe源码分析-DataTransformer

caffe源码分析-db, io

6. 最后给出了使用纯C++结合多层感知机网络训练mnist的示例

内容如下：

caffe c++示例（mnist 多层感知机c++训练，测试）

类似与caffe一样按照layer、solver、loss、net等模块构建的神经网络实现可以见下面这篇blog，相信看懂了这个python的代码理解caffe框架会更简单点.

神经网络python实现

最后如果需要**cmake** + CLion**直接运行调试**caffe**的代码工程，可以评论留下你的邮箱，我给你发送过去.**