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【Matting】MODNet：实时人像抠图模型-onnx python部署
【Matting】MODNet：实时人像抠图模型-onnx C++部署
MODNet是一个轻量级Matting模型，之前已经使用python部署MODNet的onnx模型，本章节将使用NCNN部署MODNet，除此之外，对模型进行静态量化，使其大小降低原模型的为1/4。Matting效果如下：
完整的代码和所需权重在文末链接。
一、NCNN编译
具体步骤可参考：官方编译教程
1、编译protobuf
下载protobuf：https://github.com/google/protobuf/archive/v3.4.0.zip
打开开始菜单中的x64 Native Tools Command Prompt for VS 2017命令行工具（更高级的版本也可以，我用2022成功了），编译protobuf。
cd <protobuf-root-dir>
mkdir build
cd build
cmake -G"NMake Makefiles" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=%cd%/install -Dprotobuf_BUILD_TESTS=OFF -Dprotobuf_MSVC_STATIC_RUNTIME=OFF ../cmake
nmake
nmake install2、编译NCNN
克隆NCNN仓库：
git clone https://github.com/Tencent/ncnn.git编译NCNN（我这里没用Vulkan，需要的话参考官方教程），取代命令中的路径为自己的路径：
cd <ncnn-root-dir>
mkdir -p build
cd build
cmake -G"NMake Makefiles" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=%cd%/install -DProtobuf_INCLUDE_DIR=<protobuf-root-dir>/build/install/include -DProtobuf_LIBRARIES=<protobuf-root-dir>/build/install/lib/libprotobuf.lib -DProtobuf_PROTOC_EXECUTABLE=<protobuf-root-dir>/build/install/bin/protoc.exe -DNCNN_VULKAN=OFF.. -DOpenCV_DIR=C:/opencv/opencv/build
nmake
nmake install二、NCNN部署
1、环境
windows cpu
visual studio 2019
2、onnx转ncnn模型
首先将上面得到的简化后的onnx模型转换为ncnn模型(得到param和bin后缀的2个文件)，注意转换的时候要没有报错，不然后续加载会出错：
可以在这里下载转换好的模型：传送门
../ncnn/build/tools/onnx/onnx2ncnn simple_modnet.onnx simple_modnet.param simple_modnet.bin 3、C++代码
代码结构：
MODNet.h代码：
#pragma once
#include <string>
#include "net.h"
#include <opencv.hpp>
#include "time.h"
class MODNet
{
private:
std::string param_path;
std::string bin_path;
std::vector<int> input_shape;
ncnn::Net net;
const float norm_vals[3] = { 1 / 177.5, 1 / 177.5, 1 / 177.5 };
const float mean_vals[3] = { 175.5, 175.5, 175.5 };
cv::Mat normalize(cv::Mat& image);
public:
MODNet() = delete;
MODNet(const std::string param_path, const std::string bin_path, std::vector<int> input_shape);
~MODNet();
cv::Mat predict_image(cv::Mat& image);
void predict_image(const std::string& src_image_path, const std::string& dst_path);
void predict_camera();
};
MODNet.cpp代码：
#include "MODNet.h"
MODNet::MODNet(const std::string param_path, const std::string bin_path, std::vector<int> input_shape)
:param_path(param_path), bin_path(bin_path), input_shape(input_shape) {
net.load_param(param_path.c_str());
net.load_model(bin_path.c_str());
}
MODNet::~MODNet() {
net.clear();
}
cv::Mat MODNet::normalize(cv::Mat& image) {
std::vector<cv::Mat> channels, normalized_image;
cv::split(image, channels);
cv::Mat r, g, b;
b = channels.at(0);
g = channels.at(1);
r = channels.at(2);
b = (b / 255. - 0.5) / 0.5;
g = (g / 255. - 0.5) / 0.5;
r = (r / 255. - 0.5) / 0.5;
normalized_image.push_back(r);
normalized_image.push_back(g);
normalized_image.push_back(b);
cv::Mat out = cv::Mat(image.rows, image.cols, CV_32F);
cv::merge(normalized_image, out);
return out;
}
cv::Mat MODNet::predict_image(cv::Mat& image) {
cv::Mat rgbImage;
cv::cvtColor(image, rgbImage, cv::COLOR_BGR2RGB);
ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(rgbImage.data, ncnn::Mat::PIXEL_RGB, image.cols, image.rows, input_shape[3], input_shape[2]);
in.substract_mean_normalize(mean_vals, norm_vals);
ncnn::Extractor ex = net.create_extractor();
ex.set_num_threads(4);
ex.input("input", in);
ncnn::Mat out;
ex.extract("output", out);
cv::Mat mask(out.h, out.w, CV_8UC1);
const float* probMap = out.channel(0);
for (int i{ 0 }; i < out.h; i++) {
for (int j{ 0 }; j < out.w; ++j) {
mask.at<uchar>(i, j) = probMap[i * out.w + j] > 0.5 ? 255 : 0;
}
}
cv::resize(mask, mask, cv::Size(image.cols, image.rows), 0, 0);
cv::Mat segFrame;
cv::bitwise_and(image, image, segFrame, mask = mask);
return segFrame;
}
void MODNet::predict_image(const std::string& src_image_path, const std::string& dst_path) {
cv::Mat image = cv::imread(src_image_path);
cv::Mat segFrame = predict_image(image);
cv::imwrite(dst_path, segFrame);
}
void MODNet::predict_camera() {
cv::Mat frame;
cv::VideoCapture cap;
int deviceID{ 0 };
int apiID{ cv::CAP_ANY };
cap.open(deviceID, apiID);
if (!cap.isOpened()) {
std::cout << "Error, cannot open camera!" << std::endl;
return;
}
//--- GRAB AND WRITE LOOP
std::cout << "Start grabbing" << std::endl << "Press any key to terminate" << std::endl;
int count{ 0 };
clock_t start{ clock() }, end{ 0 };
double fps{ 0 };
for (;;)
{
// wait for a new frame from camera and store it into 'frame'
cap.read(frame);
// check if we succeeded
if (frame.empty()) {
std::cout << "ERROR! blank frame grabbed" << std::endl;
break;
}
cv::Mat segFrame = predict_image(frame);
// fps
++count;
end = clock();
fps = count / (float(end - start) / CLOCKS_PER_SEC);
if (count >= 50) {
count = 0; //防止计数溢出
start = clock();
}
std::cout << "FPS: " << fps << " Seg Image Number: " << count << " time consume:" << (float(end - start) / CLOCKS_PER_SEC) << std::endl;
//设置绘制文本的相关参数
std::string text{ std::to_string(fps) };
int font_face = cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX;
double font_scale = 1;
int thickness = 2;
int baseline;
cv::Size text_size = cv::getTextSize(text, font_face, font_scale, thickness, &baseline);
//将文本框居中绘制
cv::Point origin;
origin.x = 20;
origin.y = 20;
cv::putText(segFrame, text, origin, font_face, font_scale, cv::Scalar(0, 255, 255), thickness, 8, 0);
// show live and wait for a key with timeout long enough to show images
imshow("Live", segFrame);
if (cv::waitKey(5) >= 0)
break;
}
cap.release();
cv::destroyWindow("Live");
return;
}
main.cpp代码：
#include <opencv.hpp>
#include <iostream>
#include "MODNet.h"
#include <vector>
#include "net.h"
#include "time.h"
int main() {
std::string param_path{ "onnx_model\\simple_modnet.param" };
std::string bin_path{ "onnx_model\\simple_modnet.bin" };
std::vector<int> input_shape{ 1, 3, 512, 512 };
MODNet model(param_path, bin_path, input_shape);
// 预测并显示
cv::Mat image = cv::imread("C:\\Users\\langdu\\Pictures\\test.png");
cv::Mat segFrame = model.predict_image(image);
cv::imshow("1", segFrame);
cv::waitKey(0);
// 摄像头
//model.predict_camera();
return -1;
}
三、NCNN量化
对于移动设备，对模型大小要求非常苛刻，需要有效地方法来降低其存储空间，量化是一种有效地方法降低模型大小，量化资料可参考：【深度学习】模型量化-笔记/实验
这里使用的是静态量化的方法，量化后模型大小对比：
| bin（KB） | param(KB) | |
| 量化前 | 25236 | 22 |
| 量化后 | 6442 | 24 |
由上表看出，模型经过量化后，其大小仅为原来的1/4左右（预测会有一定的精度损失）。下面开始量化教程，参考官方教程。
1、模型优化
使用ncnnoptimize（在build\tools目录下）优化模型。
./ncnnoptimize simple_modnet.param simple_modnet.bin quantize_modnet.param quantize_modnet 02、创建calibration表
ncnn创建calibration表时，mean和norm参数可以参考这里修改，另外注意pixel设置和MODNet官方repo一致，为BGR。images文件夹下存放用来校准的图片。
find images/ -type f > imagelist.txt
./ncnn2table quantize_modnet.param quantize_modnet.bin imagelist.txt modnet.table mean=[177.5, 177.5, 177.5] norm=[0.00784, 0.00784, 0.00784] shape=[512, 512, 3] pixel=BGR thread=8 method=kl3、量化
使用下面的命令得到int8模型。
./ncnn2int8 quantize_modnet.param quantize_modnet-opt.bin modnet_int8.param modnet_int8.bin modnet.table4、使用
得到了int8模型，使用非常简单，只需要把上面的代码中，bin和param路径替换为生成的int8模型路径即可。
5、量化后预测结果
首先给出未量化的预测结果：
量化后结果（精度有损失，鞋子预测全了，地板错误多了）：
