【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

文章目录

• 【深度学习】【Opencv】【GPU】python/C++调用onnx模型【基础】
• 前言
• Python版本OpenCV
• • Windows平台安装OpenCV
  • opencv调用onnx模型
• C++版本OpenCV_GPU
• • Windows平台编译安装OpenCV
  • opencv调用onnx模型
• 总结

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

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 cv2cv2.__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 cv2import numpy as npimport globimport osimport timedef 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 /= 255.0normalized -= meannormalized /= stdreturn normalizeddef loadModel(onnx_path):net = cv2.dnn.readNetFromONNX(onnx_path)return netdef 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maskmask = 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。

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\binD:\C++_demo\opencv_gpu\build\binD:\C++_demo\opencv_gpu\build\includeD:\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-->rgbif (!bgrImage.empty()){cv::Mat rgbImage;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maskcv::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。

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。