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[平台测评] 【天天向上】OpenVINO学习笔记(四)目标检测模型

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本帖最后由 云天 于 2020-6-18 15:44 编辑

【模型下载】首先,我们需要下载模型文件。进入 models , 选择下载 ssd_mobilenet_v2_coco 模型文件。
7.png
tensorflow
一般我们恢复模型都是要用到tensorflow,大致代码如下所示:
[Python] 纯文本查看 复制代码
import numpy as np
import tensorflow as tf
import cv2 as cv
 
# Read the graph.
with tf.gfile.FastGFile('frozen_inference_graph.pb', 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())
 
with tf.Session() as sess:
    # Restore session
    sess.graph.as_default()
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')
 
    # Read and preprocess an image.
    img = cv.imread('example.jpg')
    rows = img.shape[0]
    cols = img.shape[1]
    inp = cv.resize(img, (300, 300))
    inp = inp[:, :, [2, 1, 0]]  # BGR2RGB
 
    # Run the model
    out = sess.run([sess.graph.get_tensor_by_name('num_detections:0'),
                    sess.graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0'),
                    sess.graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0'),
                    sess.graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')],
                   feed_dict={'image_tensor:0': inp.reshape(1, inp.shape[0], inp.shape[1], 3)})
 
    # Visualize detected bounding boxes.
    num_detections = int(out[0][0])
    for i in range(num_detections):
        classId = int(out[3][0][i])
        score = float(out[1][0][i])
        bbox = [float(v) for v in out[2][0][i]]
        if score > 0.3:
            x = bbox[1] * cols
            y = bbox[0] * rows
            right = bbox[3] * cols
            bottom = bbox[2] * rows
            cv.rectangle(img, (int(x), int(y)), (int(right), int(bottom)), (125, 255, 51), thickness=2)
 
cv.imshow('TensorFlow MobileNet-SSD', img)
cv.waitKey()

【opencv】
如果电脑没有tensorflow想要恢复模型怎么办?那就可以考虑下opencv了,opencv加载tensorflow模型需要pb文件和pbtxt文件,pbtxt是可以根据pb文件生成的,在opencv的源代码中进入sample/dnn 文件夹中,由于我们的模型是ssd因此找到以下两个文件

tf_text_graph_ssd.py
tf_text_graph_common.py
https://github.com/opencv/opencv,中的 opencv-master\samples\dnn中找到
9.png
在命令行执行

python tf_text_graph_ssd.py --input C:\Users\zlzx\Downloads\ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29\frozen_inference_graph.pb --config C:\Users\zlzx\Downloads\ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29\pipeline.config --output frozen_inference_graph.pbtxt
frozen_inference_graph.pb是下载的训练pb模型,pipeline是训练时的配置文件,生成pb时会有,frozen_inference_graph.pbtxt就是生成的文件用于opencv恢复模型

然后用opencv恢复模型

net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(weightsPath,configPath)

大致代码如下:

[AppleScript] 纯文本查看 复制代码
import cv2 as cv
 
cvNet = cv.dnn.readNetFromTensorflow('frozen_inference_graph.pb', 'frozen_inference_graph.pbtxt')
 
img = cv.imread('example.jpg')
rows = img.shape[0]
cols = img.shape[1]
cvNet.setInput(cv.dnn.blobFromImage(img, size=(300, 300), swapRB=True, crop=False))
cvOut = cvNet.forward()
 
for detection in cvOut[0,0,:,:]:
    score = float(detection[2])
    if score > 0.3:
        left = detection[3] * cols
        top = detection[4] * rows
        right = detection[5] * cols
        bottom = detection[6] * rows
        cv.rectangle(img, (int(left), int(top)), (int(right), int(bottom)), (23, 230, 210), thickness=2)
 
cv.imshow('img', img)
cv.waitKey()

8.png



注:Tensorflow模型的graph结构可以保存为.pb文件或者.pbtxt文件,或者.meta文件,其中只有.pbtxt文件是可读的。在OpenCV中,每个模型.pb文件,原则上应有一个对应的文本图形定义的.pbtxt文件,当然也可能没有,在opencv_extra\testdata\dnn有些.pbtxt文件是可以对应找到,这个要看opencv会不会提供。
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