OpenCV使用Tensorflow2-Keras模型

前言

最近工作上需要在C++上快速集成Tensorflow/Keras训练好的模型，做算法验证。首先想到的就是opencv里面的dnn模块了，但是它需要的格式文件比较郁闷，是pb格式的模型，但是keras通常保存的是h5文件，查阅了很多资料，最后找到了很方便的方法。

国际惯例，参考博客

Frozen_Graph_TensorFlow

这个地址的大佬用fashion mnist写的训练和测试，我这里用更简单的线性回归为例。

训练

老样子，引入相关的包，创建数据集

import numpy as np
import tensorflow as tf

# build data
input_x = np.random.rand(1000, 4)
output_y = np.dot(input_x,np.array([[3],[14],[6],[10]]))

然后创建简单的模型

# build model
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(4,));
outputs = tf.keras.layers.Dense(units=1)(inputs)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs,outputs=outputs)

编译、训练

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01),loss='mse')
model.fit(x=input_x,y=output_y,epochs=100,validation_split=0.1)

看看训练完毕的权重是否接近我们创建的权重

model.get_weights()
'''
[array([[ 2.669988],
        [13.562156],
        [ 5.622848],
        [ 9.587276]], dtype=float32),
 array([0.80391794], dtype=float32)]
'''

保存

保存的时候就需要注意了，要保存成pb格式的，不要直接model.save成h5格式的，如果你已经保存完了，可以model.load_model载入进来，然后再执行如下函数

# Convert Keras model to ConcreteFunction
full_model = tf.function(lambda x: model(x))
full_model = full_model.get_concrete_function(
    tf.TensorSpec(model.inputs[0].shape, model.inputs[0].dtype))

# Get frozen ConcreteFunction
frozen_func = convert_variables_to_constants_v2(full_model)
frozen_func.graph.as_graph_def()

layers = [op.name for op in frozen_func.graph.get_operations()]
print("-" * 50)
print("Frozen model layers: ")
for layer in layers:
    print(layer)

print("-" * 50)
print("Frozen model inputs: ")
print(frozen_func.inputs)
print("Frozen model outputs: ")
print(frozen_func.outputs)

# Save frozen graph from frozen ConcreteFunction to hard drive
tf.io.write_graph(graph_or_graph_def=frozen_func.graph,
                  logdir="./frozen_models",
                  name="frozen_graph.pb",
                  as_text=False)
'''
--------------------------------------------------
Frozen model layers: 
x
model/dense/MatMul/ReadVariableOp/resource
model/dense/MatMul/ReadVariableOp
model/dense/MatMul
model/dense/BiasAdd/ReadVariableOp/resource
model/dense/BiasAdd/ReadVariableOp
model/dense/BiasAdd
Identity
--------------------------------------------------
Frozen model inputs: 
[]
Frozen model outputs: 
[]
'''

这样就会在./frozen_models/frozen_graph.pb目录下看到模型了。

使用TensorFlow调用

在参考博客中，作者也提供了对应的调用方法

def wrap_frozen_graph(graph_def, inputs, outputs, print_graph=False):
    def _imports_graph_def():
        tf.compat.v1.import_graph_def(graph_def, name="")

    wrapped_import = tf.compat.v1.wrap_function(_imports_graph_def, [])
    import_graph = wrapped_import.graph

    print("-" * 50)
    print("Frozen model layers: ")
    layers = [op.name for op in import_graph.get_operations()]
    if print_graph == True:
        for layer in layers:
            print(layer)
    print("-" * 50)

    return wrapped_import.prune(
        tf.nest.map_structure(import_graph.as_graph_element, inputs),
        tf.nest.map_structure(import_graph.as_graph_element, outputs))

通过tensorflow1.x载入模型

with tf.io.gfile.GFile("./frozen_models/frozen_graph.pb", "rb") as f:
        graph_def = tf.compat.v1.GraphDef()
        loaded = graph_def.ParseFromString(f.read())

随后生成预测函数

frozen_func = wrap_frozen_graph(graph_def=graph_def,
                                    inputs=["x:0"],
                                    outputs=["Identity:0"],
                                    print_graph=True)

调用这个预测函数试验一下：

test_x = np.array([[1,1,1,1]],np.float32)
pred_y = frozen_func(x=tf.constant(test_x))[0]
print(pred_y)#tf.Tensor([[32.246185]], shape=(1, 1), dtype=float32)
true_y = np.dot(test_x,np.array([[3],[14],[6],[10]]))
print(true_y) #[[33.]]

使用OpenCV-python调用模型

这个非常简单了，四句话完成创建测试数据、读取模型、载入数据、预测

test_x = np.array([[1,1,1,1]],np.float32)
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow("./frozen_models/frozen_graph.pb")
net.setInput(test_x)
pred = net.forward()
print(pred)#[[32.246185]]

与上面用tensorflow调用的结果一模一样。

使用opencv-C++调用模型

核心就在于opencv的readNetFromTensorflow接受的输入固定是InputArray类型的，这个类型等价于Mat、vector等，具体可以上网查。这里我们需要创建一个大小为(1,4)的Mat数据；

下面这个函数就是使用数组去初始化Mat数据

void InitMat(Mat& m,float* num)
{
 for(int i=0;i(i,j)=*(num+i*m.rows+j);
}

创建一个Mat数据

float sz[] = {1,1,1,1};
Mat input(1,4,CV_32F);
InitMat(input, sz);

接下来就是读取模型、载入数据、预测

dnn::Net net = dnn::readNetFromTensorflow("./frozen_models/frozen_graph.pb");
net.setInput(input);
Mat pred = net.forward();
cout<

后记

上面基本贴出了所有的代码，如果运行不了，可以进入公众号，在公众号简介的github中找到源码。