OpenCV的dnn模块调用TesorFlow训练的MoblieNet模型

七月上海| 高性能计算之GPU CUDA培训

7月27-29日三天密集式学习快速带你入门阅读全文>

正文共2073个字，2张图，预计阅读时间10分钟。

一、初得模型

那是一个月之前的事情了，我利用TesorFlow Object Detection API训练了现在目标检测里面应该是最快的网络MobileNet。当时的目的就只是学习整个finetuning的流程，于是我只是用了20张自己标注的人脸样本图片作为训练集去finetuning，训练完之后的模型通过修改TesorFlow Object Detection API自带的例程代码，即object_detection_tutorial.ipynb，运行结果竟然还不错，对于图片中的大小适中的人脸能够比较准确地检测，毕竟我只用了20个样本训练啊。当然，了解了流程和方法之后，以后多少样本的训练都不在话下......只要有足够数据和够好的显卡...

tensorflow自带例子加载检测结果

二、C++调用之难，难于上西天

然而，其实我训练的目标检测模型是要在C++环境下用的。TensorFlow也提供了C++ API，但是要用的话需要自己从源码编译，而且用的是Bazel。是的，我用的是Windows，所以，在尝试安装BazelN次失败之后，我尝试用OpenCV3.3.0新出的dnn模块调用训练好的模型。然而新出的dnn模块当时支持的模型太少了，它支持ssd-mobilenet的caffe模型，但是并不支持mobilenet的tensorflow模型，当时也看到了github上有人提交issue提到这个问题。

问题的issue参考这里：Unable to import mobilenet model using latest OpenCV.#9462。

有人在这里给出了一个解决方案：Layers for MobileNet from TensorFlow #9517。

解决方案里面最后一步：Modify for DNN: fuse batch normalizations and removeSqueezeop.需要用到一个工具：transform_graph。而这个工具需要用bazel编译......又回到了bazel......

三、柳暗花明

在没能力自己修复问题之前，只能等待大神解决。一个月期间，多次尝试bazel，包括windows环境和ubuntu环境，可能对这些工具不熟悉吧，总之没能成功解决。终于盼到十月份OpenCV3.3.1出来，果然对此有了更新。而且加载模型的API也有了变化，从原来的一个参数变成了两个参数。而且针对MobileNet还给出了一种解决方案。目前尚不能确定这种方案是否适用于其他模型，比如Inception等。

现在把这种方法记录如下，以备后用，以防遗忘，同时帮助同道中人。

首先通过TensorFlow detection_model_zoo下载他们训练好的模型，或者用TesorFlow Object Detection API训练或者finetuning之后，由models-master\object_detection\export_inference_graph.py导出的模型文件frozen_inference_graph.pb。（利用object_detection_tutorial.ipynb的话，只是这一个文件就够了。）
到https://github.com/opencv/opencv_extra/blob/master/testdata/dnn/ssd_mobilenet_v1_coco.pbtxt)下载ssd_mobilenet_v1_coco.pbtxt。然后把这个文件的第2222行修改为attr { key: "num_classes" value { i: 2 } }。其中这个2根据自己的需要改成目标数+1。比如我这里只有一类——人脸，所以我改为2。
参考mobilenet_ssd_python.py，这个文件在这里https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/mobilenet_ssd_python.py。
还有一点，要用最新的OpenCV3.3.1，OpenCV3.3.0是不行的。

这里的例子mobilenet_ssd_python.py是Python的，我结合OpenCV给出的例子ssd_mobilenet_object_detection.cpp，修改了一个C++的版本，其实都差不多。例子很多，而且代码很相似，所以木有注释。如下：

 1#include<opencv2\opencv.hpp> 2#include<opencv2\dnn.hpp> 3#include <iostream> 4using namespace std; 5using namespace cv; 6const size_t inWidth = 300; 7const size_t inHeight = 300; 8const float WHRatio = inWidth / (float)inHeight; 9const char* classNames[] = { "background","face" };10int main() {11String weights = "face_frozen_inference_graph.pb";12String prototxt = "ssd_mobilenet_v1_coco.pbtxt";13dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromTensorflow(weights, prototxt);14Mat frame = cv::imread("image4.jpg");15Size frame_size = frame.size();16Size cropSize;17if (frame_size.width / (float)frame_size.height > WHRatio)18{19cropSize = Size(static_cast<int>(frame_size.height * WHRatio),20    frame_size.height);21}22else23{24cropSize = Size(frame_size.width,25    static_cast<int>(frame_size.width / WHRatio));26}27Rect crop(Point((frame_size.width - cropSize.width) / 2,28(frame_size.height - cropSize.height) / 2),29cropSize);30cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(frame,1./255,Size(300,300));31//cout << "blob size: " << blob.size << endl;32net.setInput(blob);33Mat output = net.forward();34//cout << "output size: " << output.size << endl;35Mat detectionMat(output.size[2], output.size[3], CV_32F, output.ptr<float>());36frame = frame(crop);37float confidenceThreshold = 0.20;38for (int i = 0; i < detectionMat.rows; i++)39{40float confidence = detectionMat.at<float>(i, 2);4142if (confidence > confidenceThreshold)43{44    size_t objectClass = (size_t)(detectionMat.at<float>(i, 1));4546    int xLeftBottom = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 3) * frame.cols);47    int yLeftBottom = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 4) * frame.rows);48    int xRightTop = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 5) * frame.cols);49    int yRightTop = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 6) * frame.rows);5051    ostringstream ss;52    ss << confidence;53    String conf(ss.str());5455    Rect object((int)xLeftBottom, (int)yLeftBottom,56        (int)(xRightTop - xLeftBottom),57        (int)(yRightTop - yLeftBottom));5859    rectangle(frame, object, Scalar(0, 255, 0),2);60    String label = String(classNames[objectClass]) + ": " + conf;61    int baseLine = 0;62    Size labelSize = getTextSize(label, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 1, &baseLine);63    rectangle(frame, Rect(Point(xLeftBottom, yLeftBottom - labelSize.height),64        Size(labelSize.width, labelSize.height + baseLine)),65        Scalar(0, 255, 0), CV_FILLED);66    putText(frame, label, Point(xLeftBottom, yLeftBottom),67        FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(0, 0, 0));68}69}70namedWindow("image", CV_WINDOW_NORMAL);71imshow("image", frame);72waitKey(0);73return 0;74}

最后的测试结果如下：

OpenCV dnn模块加载检测结果

四、路漫漫

对比两种方式的检测结果，我觉得还是tensorflow的方框更精确一点,而且后者的图片是裁剪过的。另外，两种结果的confidence不一样，估计是实现的方式不太一样。这一点还需要继续探究，今天先把方法记下来。同时欢迎大家指点，集思广益。

原文链接：https://www.jianshu.com/p/4f58029ceece

查阅更为简洁方便的分类文章以及最新的课程、产品信息，请移步至全新呈现的“LeadAI学院官网”：

www.leadai.org

请关注人工智能LeadAI公众号，查看更多专业文章