【深度学习】【Opencv】【GPU】python/C++调用onnx模型【基础】

【深度学习】【Opencv】【GPU】python/C++调用onnx模型【基础】

提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论

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前言

OpenCV是一个基于BSD许可发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库(开源)，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。可以将pytorch中训练好的模型使用ONNX导出，再使用opencv中的dnn模块直接进行加载使用。
系列学习目录：
【CPU】Pytorch模型转ONNX模型流程详解
【GPU】Pytorch模型转ONNX格式流程详解
【ONNX模型】快速部署
【ONNX模型】多线程快速部署
【ONNX模型】opencv_cpu调用onnx
【ONNX模型】opencv_gpu调用onnx

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Python版本OpenCV

Windows平台安装OpenCV

博主在win10环境下装anaconda环境，而后搭建onnx模型运行所需的openCV环境。

# 搭建opencv环境
conda create -n opencv_onnx_gpu python=3.10.9 -y
# 激活环境
activate opencv_onnx_gpu 

博主使用opencv-4.8.0版本，GPU版本不能直接通过pip下载安装进行使用，必须要在本地进行编译。编译过程具体参考博主的博文windows10下opencv4.8.0-cuda Python版本源码编译教程。

import cv2
cv2.__version__

opencv调用onnx模型

随便拷贝一组数据用来测试数据GPU版本相比于CPU版本在速度上的提升。在项目路径下博主拷贝了CAMO数据集。

将PFNet.onnx也拷贝到项目路径下。

使用opencv并调用gpu完成了整个推理流程。

import cv2
import numpy as np
import glob
import os
import time

def readImagesInFolder(folderPath,images):
    fileNames = glob.glob(os.path.join(folderPath, '*.jpg'))
    for fileName in fileNames:
        bgrImage = cv2.imread(fileName, cv2.IMREAD_COLOR)
        if bgrImage is not None:
            rgbImage = cv2.cvtColor(bgrImage, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            images.append(rgbImage)

def transformation(image, targetSize, mean, std):
    resizedImage = cv2.resize(image, targetSize, interpolation=cv2.INTER_AREA)
    normalized = resizedImage.astype(np.float32)
    normalized /= 255.0
    normalized -= mean
    normalized /= std
    return normalized

def loadModel(onnx_path):
    net = cv2.dnn.readNetFromONNX(onnx_path)
    return net

def main():
    # 图片存放文件路径
    folderPath = "D:/deeplean_demo/opencv_onnx_gpu/CAMO/c"
    rgbImages = []
    readImagesInFolder(folderPath, rgbImages)
    # 加载ONNX模型
    onnx_path = "D:/deeplean_demo/opencv_onnx_gpu/PFNet.onnx"
    net = loadModel(onnx_path)
    # 设置CUDA为后端
    # net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)
    # net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA)
    output_probs = []
    output_layer_names = net.getUnconnectedOutLayersNames()
    # 定义目标图像大小
    target_size = (416, 416)
    # 定义每个通道的归一化参数
    mean = (0.485, 0.456, 0.406) # 均值
    std = (0.229, 0.224, 0.225)  # 标准差
    # 开始计时
    start = time.time()
    for rgb_image in rgbImages:
        # 获取图像的大小
        original_size = (rgb_image.shape[1], rgb_image.shape[0])
        # 图片归一化
        normalized = transformation(rgb_image, target_size, mean, std)
        print(normalized.shape[:2])
        blob = cv2.dnn.blobFromImage(normalized)
        # 将Blob设置为模型的输入
        net.setInput(blob)
        # 运行前向传播
        output_probs = net.forward(output_layer_names)
        # 获取最完整的预测
        prediction = output_probs[3]
        # 预测图变mask
        mask = cv2.resize(np.squeeze(prediction)* 255.0, original_size, interpolation=cv2.INTER_AREA)
    end = time.time()
    # 计算耗时
    elapsed_time = end - start
    # 打印耗时
    print("Elapsed time:", elapsed_time, "seconds")

if __name__ == "__main__":
    main()

gpu模式下250张图片只用了大约13秒。

假设注释掉与gou相关的代码

net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)
net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA)

cpu模式下250张图片就用了大约95秒。

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C++版本OpenCV_GPU

Windows平台编译安装OpenCV

博主使用opencv-4.8.0版本，GPU版本不能直接通过官网下载exe进行使用，必须要在本地进行编译。编译过程具体参考博主的博文【windows10下opencv4.8.0-cuda C++版本源码编译教程】。
编译完成后，在输出的文件夹内找到install文件，将其拷贝合适的位置。

博主新建了一个名为opencv_gpu的文件夹，并将install重命名位build放在其中。

打开VS 2019：新建新项目---->空项目---->配置项目---->项目路径以及勾选“将解决方案和项目放在同一目录中---->点击创建。

在解决方案–>源文件–>右键添加新建项。这里暂时可以默认空着不做处理。

设置OpenCV路径：项目---->属性。假设没有新建cpp文件，空项目的属性页就不会存在C/C++这一项目。

添加附加包含目录：Release | x64---->C/C+±—>常规---->附加包含目录。

D:\C++_demo\opencv_gpu\build\x64\vc16\bin
D:\C++_demo\opencv_gpu\build\bin
D:\C++_demo\opencv_gpu\build\include
D:\C++_demo\opencv_gpu\build\include\opencv2

链接器：Release | x64---->链接器---->常规---->附加包含目录。

D:\C++_demo\opencv_gpu\build\x64\vc16\lib

链接器：Release | x64---->链接器---->输入---->附加依赖项。

在D:\C++_demo\opencv_gpu\build\x64\vc16\lib下找到附加依赖项的文件。

opencv_world480.lib

在Release x64模式下测试，将opencv_world480.dll文件复制到自己项目的Release下。

没有Release目录时，需要在Release | x64模式下运行一遍代码，代码部分在下一节提供，读者可以先行新建文件复制代码。

D:\C++_demo\opencv_gpu\build\x64\vc16\bin
===>
D:\C++_demo\opencv_onnx_gpu\x64\Releas

这里博主为了方便安装的是release版本的，读者可以安装debug版本的，流程基本一致，只需要将属性的Release | x64变成Debug | x64，然后附加依赖项由opencv_world480.lib变成opencv_world480d.lib，再将opencv_world480d.dll文件复制到自己项目的Release下。前提是你编译了debug版本oepncv。

opencv调用onnx模型

随便拷贝一组数据用来测试数据GPU版本相比于CPU版本在速度上的提升。在项目路径下博主拷贝了CAMO数据集。

将PFNet.onnx也拷贝到项目路径下。

将python版本的opencv转化成对应的c++版本的，发现输出的效果完全一致，onnx模型可以作为c++的接口来供其他应用调用。

#include 
#include 
#include 
#include
#include 
using namespace std;
void readImagesInFolder(const std::string& folderPath, std::vector<cv::Mat>& images)
{
    cv::String path(folderPath + "/*.jpg"); // 这里假设你的图片格式是.jpg，如果是其他格式请相应修改
    std::vector<cv::String> fileNames;
    cv::glob(path, fileNames, true); // 通过glob函数获取文件夹内所有符合格式的文件名
    cv::Mat rgbImage;
    for (const auto& fileName : fileNames)
    {   // 使用imread函数读取图片
        cv::Mat bgrImage = cv::imread(fileName, cv::IMREAD_COLOR); 
         // 图片格式转化bgr-->rgb
        if (!bgrImage.empty())
        {
            cv::cvtColor(bgrImage, rgbImage, cv::COLOR_BGR2RGB);
            images.push_back(rgbImage);
        }
    }
}

cv::Mat transformation(const cv::Mat& image, const cv::Size & targetSize, const cv::Scalar& mean, const cv::Scalar& std) {

    cv::Mat resizedImage;
    //图片尺寸缩放
    cv::resize(image, resizedImage, targetSize, 0, 0, cv::INTER_AREA);
    cv::Mat normalized;
    resizedImage.convertTo(normalized, CV_32F);
    cv::subtract(normalized / 255.0, mean, normalized);
    cv::divide(normalized, std, normalized);
    return normalized;
}
cv::dnn::Net loadModel(const string& onnx_path) {
    cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromONNX(onnx_path);
    return net;
}
int main()
{   // 图片存放文件路径
    string folderPath = "D:/C++_demo/opencv_onnx_gpu/CAMO/c";
    std::vector<cv::Mat> rgbImages;
    readImagesInFolder(folderPath, rgbImages);

   // string image_path = "./animal-1.jpg";
    // 加载ONNX模型
    string onnx_path = "D:/C++_demo/opencv_onnx_gpu/PFNet.onnx";
    cv::dnn::Net net = loadModel(onnx_path);
    // 设置CUDA为后端
    net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);
    net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA);
    cv::Mat output_prob;
    std::vector<cv::Mat> output_probs;
    std::vector<cv::String> output_layer_names = net.getUnconnectedOutLayersNames();

    // 定义目标图像大小
    cv::Size targetSize(416, 416);
    // 定义每个通道的归一化参数
    cv::Scalar mean(0.485, 0.456, 0.406); // 均值
    cv::Scalar std(0.229, 0.224, 0.225);  // 标准差

    // 开始计时
    auto start = chrono::high_resolution_clock::now();
    for (const auto& rgbImage : rgbImages) {
        // 获取图像的大小
        cv::Size originalSize(rgbImage.cols, rgbImage.rows);
        //cv::imshow("输入窗口", rgbImage);
        //cv::waitKey(0);
        //cv::destroyAllWindows();
        // 图片归一化
        cv::Mat normalized = transformation(rgbImage, targetSize, mean, std);
        std::cout << normalized.size() << std::endl;
        cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(normalized);
        // 将Blob设置为模型的输入
        net.setInput(blob);
        // 运行前向传播
        net.forward(output_probs, output_layer_names);
        // 获取最完整的预测
        cv::Mat prediction = output_probs[3];
        // 预测图变mask
        cv::Mat mask;
        cv::resize(prediction.reshape(1, 416) * 255.0, mask, originalSize, 0, 0, cv::INTER_AREA);
    }
    auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    // 计算耗时
    std::chrono::duration<double> elapsed = end - start;
    double elapsedTime = elapsed.count();
    // 打印耗时
    std::cout << "Elapsed time: " << elapsedTime << " seconds" << std::endl;
    return 0;
}

gpu模式下250张图片只用了大约16秒。

假设注释掉与gou相关的代码

net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);
net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA);

cpu模式下250张图片就用了大约95秒。

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总结

尽可能简单、详细的介绍Python和C++下Opencv_GPU调用ONNX模型的流程。