上篇我们把lenet改成caffe，试了试可以！

好，我们再改改，做人脸识别！先看运行效果：

上图用caffe训练了2000次人脸！

训练后，识别了一下，softmax处理后的结果是10左右

然后遮住摄像头，识别了一下，softmax处理后的结果是7左右，还行！

写程序，可能有bug，但首先要能跑！

caffe我们已经讲过了，lenet改的！这里我们把640*480的usb cam图像缩放到227*227的代码放出来：

我们打开电脑自带的摄像头软件，放置在left=0，top=0的地方，然后程序中创建一个timer，实时截屏rect=（0，0，640，480）区域，然后我们调用ZoomNormal函数处理成227*227图像：

     private void timer1_Tick_1(object sender, EventArgs e)
        {
             Bitmap bmp = new Bitmap(640, 480, PixelFormat.Format32bppArgb);

// 创建一个画布
            Graphics g = Graphics.FromImage(bmp);

Point hello = new Point(0, 80);
            g.CopyFromScreen(hello, Point.Empty, new Size(640, 480));
            // 释放画布资源
            g.Dispose();

        //    pictureBox4.Image = bmp;//640*480转227*227

            //从bitmap中获取图像
            Rectangle rc = new Rectangle(0, 0, bmp.Width, bmp.Height);
            System.Drawing.Imaging.BitmapData bmpdata = bmp.LockBits(rc,
                           System.Drawing.Imaging.ImageLockMode.ReadWrite,
                           bmp.PixelFormat);
                     IntPtr imageptr = bmpdata.Scan0;
                     int ww = bmp.Width;
                     int hh = bmp.Height;
                     int bytes=0;
                     if (bmp.PixelFormat == PixelFormat.Format24bppRgb)
                     {
                         bytes = ww * hh * 3;//此处针对的是24位位图
                     }
                     //if (bmp.PixelFormat == PixelFormat.Format8bppIndexed)PixelFormat.Format32bppRgb
                     if (bmp.PixelFormat == PixelFormat.Format32bppArgb)
                     {
                         bytes = ww * hh*4;
                     }
                byte[]     glob_rgbValues = new byte[bytes];
                     glob_buffer8 = new byte[ww * hh];
                     System.Runtime.InteropServices.Marshal.Copy(imageptr, glob_rgbValues, 0, bytes);
                     bmp.UnlockBits(bmpdata);

              for (int j = 0; j < hh; j++)
                         {
                             for (int i = 0; i < ww; i = i + 1)
                             {
                                 int nn = j * ww + i;
                               //  glob_buffer8[nn] = glob_rgbValues[nn * 4];//此处是32位灰度图像（黑白）;以下注释掉的是32位argb图像（彩色）

 glob_buffer8[nn] = (byte)(glob_rgbValues[nn * 4]*0.114+glob_rgbValues[nn * 4+1]*0.587+glob_rgbValues[nn * 4+2]*0.299);

//不用glob_rgbValues[nn * 4+3]alpha分量
                             }
                         }

            //zoom
              newimg = new byte[227 * 227]; int neww = 0; int newh = 0;
            ZoomNormal(glob_buffer8,ref newimg, 640, 480, ref neww, ref newh, 0.354, 0.473);

            showbuffer2pictmod4(newimg,227,227,pictureBox4);

            
        }
        void ZoomNormal(byte[] image0, ref byte[] image1, int w, int h,
                       ref  int outwidth, ref int outheight, double ZoomX, double ZoomY)
        {
            outwidth = (int)(w * ZoomX + 0.5);
            outheight = (int)(h * ZoomY + 0.5);

            int newbuffersize = outwidth * outheight;
            image1 = new byte[newbuffersize];

            int x = 0;
            int y = 0;
            int tempY;
            int tempJ;

            for (int j = 0; j < outheight; j++)
            {
                y = (int)(j / ZoomY + 0.5);
                if (y >= h) y--;

                tempY = y * w;
                tempJ = j * outwidth;
                for (int i = 0; i < outwidth; i++)
                {
                    x = (int)(i / ZoomX + 0.5);
                    if (x >= w)
                        x--;

                    image1[tempJ + i] = image0[tempY + x];

                }
            }
        }

最后，我们把newimg图像喂给caffe做输入，可以训练，也可以用来测试！