Tensorflow + OpenCV4 安全帽检测模型训练与推理 |
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Tensorflow + OpenCV4 安全帽检测模型训练与推理
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点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达开发环境 软件版本信息： Windows10 64位 Tensorflow1.15 Tensorflow object detection API 1.x Python3.6.5 VS2015 VC++ CUDA10.0硬件： CPUi7 GPU 1050ti如何安装tensorflow object detection API框架，看这里： Tensorflow Object Detection API 终于支持tensorflow1.x与tensorflow2.x了 数据集处理与生成 首先需要下载数据集，下载地址为： https://pan.baidu.com/s/1UbFkGm4EppdAU660Vu7SdQ总计7581张图像，基于Pascal VOC2012完成标注。分为两个类别，分别是安全帽与人（hat与person），json格式如下： item { id: 1 name: 'hat' } item { id: 2 name: 'person' }
数据集下载之后，并不能被tensorflow object detection API框架中的脚本转换为tfrecord，主要是有几个XML跟JPEG图像格式错误，本人经过一番磨难之后把它们全部修正了。修正之后的数据运行下面两个脚本即可生成训练集与验证集的tfrecord数据，命令行如下：
这里需要注意的是create_pascal_tf_record.py 脚本的165行把 'aeroplane_' + FLAGS.set + '.txt')修改为： FLAGS.set + '.txt')原因是这里的数据集没有做分类train/val。所以需要修改一下，修改完成之后保存。运行上述的命令行，就可以正确生成tfrecord，否则会遇到错误。 模型训练 基于faster_rcnn_inception_v2_coco对象检测模型实现迁移学习，首先需要配置迁移学习的config文件，对应的配置文件可以从: research\object_detection\samples\configs中发现，发现文件: faster_rcnn_inception_v2_coco.config之后，修改配置文件的中相关部分，关于如何修改，修改什么，可以看这里：
修完完成之后，在D盘下新建好几个目录之后，执行下面的命令行参数：
就会开始训练，总计训练40000 step。训练过程中可以通过tensorboard查看训练结果：
模型导出 完成了40000 step训练之后，就可以看到对应的检查点文件，借助tensorflow object detection API框架提供的模型导出脚本，可以把检查点文件导出为冻结图格式的PB文件。相关的命令行参数如下：
得到pb文件之后，使用OpenCV4.x中的tf_text_graph_faster_rcnn.py脚本，转换生成graph.pbtxt配置文件。最终得到： - frozen_inference_graph.pb - frozen_inference_graph.pbtxt如何导出PB模型到OpenCV DNN支持看这里： 干货 | tensorflow模型导出与OpenCV DNN中使用 使用OpenCV DNN调用模型 在OpenCV DNN中直接调用训练出来的模型完成自定义对象检测，这里需要特别说明一下的，因为在训练阶段我们选择了模型支持600~1024保持比率的图像输入。所以在推理预测阶段，我们可以直接使用输入图像的真实大小，模型的输出格式依然是1x1xNx7，按照格式解析即可得到预测框与对应的类别。最终的代码实现如下： 1import cv2 as cv 2 3labels = ['hat', 'person'] 4model = "D:/safehat_train/models/train/frozen_inference_graph.pb" 5config = "D:/safehat_train/models/train/frozen_inference_graph.pbtxt" 6 7# 读取测试图像 8image = cv.imread("D:/123.jpg") 9h, w = image.shape[:2] 10cv.imshow("input", image) 11 12# 加载模型，执行推理 13net = cv.dnn.readNetFromTensorflow(model, config) 14blob = cv.dnn.blobFromImage(cv.resize(image, (w, h)), swapRB=True, crop=False) 15net.setInput(blob) 16detectOut = net.forward() 17 18# 解析输出 19classIds = [] 20confidences = [] 21boxes = [] 22for detection in detectOut[0,0,:,:]: 23 score = detection[2] 24 if score > 0.4: 25 left = detection[3]*w 26 top = detection[4]*h 27 right = detection[5]*w 28 bottom = detection[6]*h 29 classId = int(detection[1]) + 1 30 classIds.append(classId) 31 boxes.append([int(left), int(top), int(right), int(bottom)]) 32 confidences.append(float(score)) 33 34# 非最大抑制 35nms_indices = cv.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.4, 0.4) 36for i in range(len(nms_indices)): 37 index = nms_indices[i][0] 38 box = boxes[index] 39 cid = classIds[index] 40 if cid == 1: 41 cv.rectangle(image, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (140, 199, 0), 4, 8, 0) 42 else: 43 cv.rectangle(image, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (255, 0, 255), 4, 8, 0) 44 cv.putText(image, labels[cid-1], (box[0], box[1]), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (255, 0, 0), 2) 45 46# 显示输出 47cv.imshow("safetyhat-detection-demo", image) 48cv.imwrite("D:/result123.png", image) 49cv.waitKey(0) 50cv.destroyAllWindows()一些测试图像的运行结果如下：
可以看到第二张途中有误识别情况发生！可见模型还可以继续训练！ 避坑指南： 1. 下载的公开数据集，记得用opencv重新读取一遍，然后resave为jpg格式，这个会避免在生成tfrecord时候的图像格式数据错误。 ValueError: Image format not JPEG 2. 公开数据集中xml文件的filename有跟真实图像文件名称不一致的情况，要程序处理一下。不然会遇到 Windows fatal exception: access violation error 3. 使用非最大抑制之后， SystemError: returned NULL without setting an error, 解决：boxes 必须是int类型，confidences必须是浮点数类型 参考资料： 使用OpenCV 4.1.2的DNN模块部署深度学习模型 https://github.com/njvisionpower/Safety-Helmet-Wearing-Dataset https://github.com/opencv/opencv/wiki/Deep-Learning-in-OpenCV https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程 在「小白学视觉」公众号后台回复：扩展模块中文教程，即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版，涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。 下载2：Python视觉实战项目52讲 在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目，助力快速学校计算机视觉。 下载3：OpenCV实战项目20讲 在「小白学视觉」公众号后台回复：OpenCV实战项目20讲，即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目，实现OpenCV学习进阶。 交流群 欢迎加入公众号读者群一起和同行交流，目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群（以后会逐渐细分），请扫描下面微信号加群，备注：”昵称+学校/公司+研究方向“，例如：”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注，否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告，否则会请出群，谢谢理解~
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