OpenCV之MobileNet-SDD目标检测

• 个人主页:风间琉璃
• 版权: 本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主
• 如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦

目录

前言

一、MobileNet-SSD 简介

二、加载网络模型

三、预处理

四、执行推理

五、解析输出

---

前言

MobileNet系列是谷歌为适配移动终端提供了一系列模型，包含图像分类：mobileNet v1，mobileNet v2，mobileNet v3，目标检测SSD mobileNet等。

MobileNet-SSD 是以 MobileNet 为基础的目标检测算法，很好的继承了 MobileNet 预测速度快，易于部署的特点，能够很好的在多种设备上完成图像目标检测任务。

一、MobileNet-SSD 简介

想要了解MobileNet系列，需要先了解深度可分离卷积(depthwise separable convolution)，在MobileNet网络中，由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来，用来提取特征feature map。其核心思想就是减少卷积计算以及参数。

对于SSD来说，其针对YOLO和Faster R-CNN的各自不足与优势，SSD整个网络采取了one stage的思想，以此提高检测速度。SSD就是在VGG的网络基础之上，在中间几层提取了featuremap，用来提取Default Bounding Boxes，做目标检测。

MobileNet-SSD它采用SSD的思想，在MobileNet2基础上进行改善，其网络模型结构参考：Netscope (ethereon.github.io)

二、加载网络模型

这里使用Caffe深度学习框架中已经预训练好的SSD网络，需要相应的模型权重文件（.caffemodel）以及模型配置文件（.prototxt）。

加载模型和配置文件如下所示：

//分类标签名称
const char* classNames[] = { "background",  "aeroplane",      "bicycle",  "bird",    "boat",
                             "bottle",      "bus",            "car",      "cat",     "chair",
                             "cow",         "diningtable",    "dog",      "horse",   "motorbike", 
                             "person",      "pottedplant",    "sheep",    "sofa",    "train",     "tvmonitor" };

//模型文件
String model = "F:/data/CQU/VS/MobileNetSSD_ObjectDetection/MobileNetSSD_deploy.caffemodel";
//配置文件
String config = "F:/data/CQU/VS/MobileNetSSD_ObjectDetection/MobileNetSSD_deploy.prototxt";

 由于该网络的目标检测对象只有20个类别，这里直接将目标检测标签用一个字符串数组存储。

三、预处理

通过 OpenCV中的VideoCapture类读取视频流。这里我们需要对每一帧图像进行预处理后，在进行目标检测。

const size_t width = 300; //图像宽度
const size_t height = 300; //图像高度
const float meanVal = 127.5;//均值
const float scaleFactor = 0.007843f;

//预处理
Mat inputblob = blobFromImage(frame, scaleFactor, Size(width, height), meanVal, false);
//输入
net.setInput(inputblob, "data");

预处理主要要使输入图像尺寸满足网络输入的大小，网络输入的大小可以在配置文件prototxt中查看。

四、执行推理

图片预处理完成，就可以利用网络进行预测，这个过程也是把输入图像在网络各层中前向进行传播。

//预测
Mat detection = net.forward("detection_out");

这里的detection_out是网络的输出层的名称，在网络的配置文件中可以查看。 

若要使用CUDA进行加速可以推理前加入下面的代码

//使用cuda加速
net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);
net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA_FP16);

五、解析输出

在 detection中存储着网络的所有输出。在获得正确的分类类别之前，还有一些需要与处理得步骤。

//获取分类的结果
Mat detectionMat(detection.size[2], detection.size[3], CV_32F, detection.ptr());
//置信度设置，越小检测到的物体越多，官方推荐为0.25
float confidence_threshold = 0.35;
for (int i = 0; i < detectionMat.rows; i++) 
{
    //获取置信度
    float confidence = detectionMat.at(i, 2);
    //过滤置信度较低的结果
    if (confidence > confidence_threshold) 
    {
        //获取分类索引值
        size_t objIndex = (size_t)(detectionMat.at(i, 1));
        //获取目标边框坐标
        float tl_x = detectionMat.at(i, 3) * frame.cols;
        float tl_y = detectionMat.at(i, 4) * frame.rows;
        float br_x = detectionMat.at(i, 5) * frame.cols;
        float br_y = detectionMat.at(i, 6) * frame.rows;

        Rect object_box((int)tl_x, (int)tl_y, (int)(br_x - tl_x), (int)(br_y - tl_y));
        rectangle(frame, object_box, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
        putText(frame, format("%s:%.2f", classNames[objIndex], confidence), Point(tl_x, tl_y), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, Scalar(255, 0, 0), 2);
     
    }
}

帧率的计算：

在图像进行目标检测之前加入下面一句代码，获取当前系统的计时周期

//获得当前系统的计时间周期数,求FPS
double t = (double)getTickCount();

 然后在图像目标检测完加入下面的代码，计算FPS并显示

 //FPS计算
 t = ((double)getTickCount() - t) / getTickFrequency();//求输入帧后经过的周期数/每秒系统计的周期数=一帧用时多少秒
 double fps = 1.0 / t;//求倒数得到每秒经过多少帧，即帧率
 string text = "FPS:" + to_string(fps);
 cv::putText(frame, text, Point(10, 50), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);

运行结果：

(1)不使用CUDA：

mobile

(2)使用CUDA

MobileNet-SSD CUDA加速

opencv_cuda_mobilenet_ssd

源码：完整程序下载：OpenCVSSD目标检测(C++)资源-CSDN文库

// MobileNetSSD_ObjectDetection.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
//

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace cv;
using namespace cv::dnn;
using namespace std;


const size_t width = 300; //图像宽度
const size_t height = 300; //图像高度
const float meanVal = 127.5;//均值
const float scaleFactor = 0.007843f;


//分类标签名称
const char* classNames[] = { "background",  "aeroplane",      "bicycle",  "bird",    "boat",
                             "bottle",      "bus",            "car",      "cat",     "chair",
                             "cow",         "diningtable",    "dog",      "horse",   "motorbike", 
                             "person",      "pottedplant",    "sheep",    "sofa",    "train",     "tvmonitor" };

//模型文件
String model = "F:/data/CQU/VS/MobileNetSSD_ObjectDetection/MobileNetSSD_deploy.caffemodel";
//配置文件
String config = "F:/data/CQU/VS/MobileNetSSD_ObjectDetection/MobileNetSSD_deploy.prototxt";


int main()
{
    //读取视频流
    VideoCapture capture("F:/data/CQU/VS/MobileNetSSD_ObjectDetection/vtest.avi");
    if (capture.isOpened())
    {
        namedWindow("原视频", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
        //视频宽带
        int w = capture.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
        //视频高度
        int h = capture.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);

        printf("frame width : %d, frame height : %d", w, h);
    }

    //加载网络模型
    Net net = readNetFromCaffe(config, model);

    //对视频的每一帧进行检测
    Mat frame;
    while (capture.read(frame))
    {
        //显示原视频
        imshow("原视频",frame);
        //获得当前系统的计时间周期数,求FPS
        double t = (double)getTickCount();
        
        //预处理
        Mat inputblob = blobFromImage(frame, scaleFactor, Size(width, height), meanVal, false);
        //输入
        net.setInput(inputblob, "data");
        //使用cuda加速
        net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);
        net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA_FP16);
        //预测
        Mat detection = net.forward("detection_out");
        //获取分类的结果
        Mat detectionMat(detection.size[2], detection.size[3], CV_32F, detection.ptr<float>());
        //置信度设置，越小检测到的物体越多，官方推荐为0.25
        float confidence_threshold = 0.35;
        for (int i = 0; i < detectionMat.rows; i++) 
        {
            //获取置信度
            float confidence = detectionMat.at<float>(i, 2);
            //过滤置信度较低的结果
            if (confidence > confidence_threshold) 
            {
                //获取分类索引值
                size_t objIndex = (size_t)(detectionMat.at<float>(i, 1));
                //获取目标边框坐标
                float tl_x = detectionMat.at<float>(i, 3) * frame.cols;
                float tl_y = detectionMat.at<float>(i, 4) * frame.rows;
                float br_x = detectionMat.at<float>(i, 5) * frame.cols;
                float br_y = detectionMat.at<float>(i, 6) * frame.rows;

                Rect object_box((int)tl_x, (int)tl_y, (int)(br_x - tl_x), (int)(br_y - tl_y));
                rectangle(frame, object_box, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
                putText(frame, format("%s:%.2f", classNames[objIndex], confidence), Point(tl_x, tl_y), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, Scalar(255, 0, 0), 2);
             
            }
        }

        //FPS计算
        t = ((double)getTickCount() - t) / getTickFrequency();//求输入帧后经过的周期数/每秒系统计的周期数=一帧用时多少秒
        double fps = 1.0 / t;//求倒数得到每秒经过多少帧，即帧率
        string text = "FPS:" + to_string(fps);
        cv::putText(frame, text, Point(10, 50), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);

        //显示处理结果
        imshow("MobileNetSSD", frame);
        char c = waitKey(1);
        //ESC退出
        if (c == 27) 
        { 
            break;
        }
    }
    capture.release();
    waitKey(0);
}

结束语
感谢你观看我的文章呐~本次航班到这里就结束啦

希望本篇文章有对你带来帮助 ，有学习到一点知识~

躲起来的星星也在努力发光，你也要努力加油（让我们一起努力叭）。

最后，博主要一下你们的三连呀（点赞、评论、收藏），不要钱的还是可以搞一搞的嘛~

不知道评论啥的，即使扣个666也是对博主的鼓舞吖 感谢

​