TensorFlow 分类模型的转换和使用 OpenCV Python 启动

介绍

让我们简要回顾一下使用 OpenCV API 进行 TensorFlow 模型转换的管道中涉及的关键概念。将 TensorFlow 模型转换为 cv.dnn.Net 的第一步是获取冻结的 TF 模型图。冻结图定义了模型图结构与所需变量（例如权重）的保留值的组合。通常冻结的图形保存在 protobuf （） 文件中。模型文件生成后，可以使用 cv.dnn.readNetFromTensorflow 函数读取它。.pb.pb

要求

为了能够试验以下代码，您需要安装一组库。为此，我们将使用 python3.7+ 的虚拟环境：

virtualenv -p /usr/bin/python3.7 <env_dir_path>

源<env_dir_path>/bin/activate

对于从源代码构建 OpenCV-Python，请遵循 OpenCV 简介中的相应说明。

在开始安装库之前，可以自定义要求 .txt，排除或包含（例如）某些依赖项。以下行将需求安装启动到先前激活的虚拟环境中：opencv-python

pip 安装 -r 要求.txt

实践

在这一部分中，我们将介绍以下几点：

1. 创建 TF 分类模型转换管道并提供推理
2. 评估和测试 TF 分类模型

如果只想运行评估或测试模型管道，可以跳过“模型转换管道”教程部分。

模型转换管道

本子章中的代码位于模块中，可以使用以下行执行：dnn_model_runner

python -m dnn_model_runner.dnn_conversion.tf.classification.py_to_py_mobilenet

以下代码包含下面列出的步骤的说明：

1. 实例化 TF 模型
2. 创建TF冻结图
3. 使用 OpenCV API 读取 TF 冻结图
4. 准备输入数据
5. 提供推理

# 初始化 TF MobileNet 模型

original_tf_model = MobileNet（

include_top=真，

权重=“imagenet”

)

# 获取 TF 冻结图路径

full_pb_path = get_tf_model_proto（original_tf_model）

# 使用 OpenCV API 读取冻结图

opencv_net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow（full_pb_path）

print（“OpenCV 模型已成功读取。模型层：\n“， opencv_net.getLayerNames（））

# 获取预处理后的图片

input_img = get_preprocessed_img（“../数据/squirrel_cls.jpg“）

# 获取 ImageNet 标签

imagenet_labels = get_imagenet_labels（“../data/dnn/classification_classes_ILSVRC2012.txt“）

# 获取 OpenCV DNN 预测

get_opencv_dnn_prediction（opencv_net、input_img、imagenet_labels）

# 获取TF模型预测

get_tf_dnn_prediction（original_tf_model， input_img， imagenet_labels）

为了提供模型推理，我们将使用下面对应于 ImageNet 类 ID 335 的松鼠照片（在 CC0 许可下）：

狐狸松鼠、东方狐狸松鼠、黑狐狸

分类模型输入图像

对于所获得的预测的标签解码，我们还需要文件，其中包含 ImageNet 类的完整列表。imagenet_classes.txt

让我们以预训练的 TF MobileNet 为例，更深入地了解每个步骤：

• 实例化 TF 模型：

# 初始化 TF MobileNet 模型

original_tf_model = MobileNet（

include_top=真，

权重=“imagenet”

)

• 创建TF冻结图

# 定义 .pb model 的目录

pb_model_path = “模型”

# 定义 .pb 模型的名称

pb_model_name =“移动网.pb”

# 为进一步转换的模型创建目录

os.makedirs（pb_model_path， exist_ok=True）

# 获取模型 TF 图

tf_model_graph = tf.function（lambda x： tf_model（x））

# 获取具体函数

tf_model_graph = tf_model_graph.get_concrete_function（

tf 中。TensorSpec（tf_model.inputs[0].shape， tf_model.inputs[0].dtype））

# 获取冻结混凝土函数

frozen_tf_func = convert_variables_to_constants_v2（tf_model_graph）

# 获取冻结图

frozen_tf_func.graph.as_graph_def（）

# 保存完整的 TF 模型

tf.io.write_graph（graph_or_graph_def=frozen_tf_func.graph，

logdir=pb_model_path，

名称=pb_model_name，

as_text=False）

在上述代码成功执行后，我们将在 中得到一个冻结的图。models/mobilenet.pb

• 读取 TF 冻结图，其中 cv.dnn.readNetFromTensorflow 将上一步获得的图传递到其中：mobilenet.pb

# 获取 TF 冻结图路径

full_pb_path = get_tf_model_proto（original_tf_model）

• 使用 cv2.dnn.blobFromImage 函数准备输入数据：

# 读取镜像

input_img = cv2.imread（img_path， cv2.IMREAD_COLOR）

input_img = input_img.astype（np.float32）

# 定义预处理参数

均值 = np.array（[1.0， 1.0， 1.0]） * 127.5

比例 = 1 / 127.5

# 准备输入 blob 以适应模型输入：

# 1.减去平均值

# 2.缩放以设置从 0 到 1 的像素值

input_blob = cv2.dnn.blobFromImage（

image=input_img，

scalefactor=scale，

size=（224， 224）， # img 目标大小

mean=平均值，

swapRB=True， # BGR -> RGB

crop=True # 中心裁剪

)

print（“输入 blob 形状：{}\n”.format（input_blob.shape））

请注意 cv2.dnn.blobFromImage 函数中的预处理顺序。首先，减去平均值，然后将像素值乘以定义的刻度。因此，为了重现 TF mobilenet.preprocess_input 函数的图像预处理管道，我们将 乘以 。mean127.5

结果，获得了 4 维：input_blob

Input blob shape: (1, 3, 224, 224)

• 提供 OpenCV cv.dnn.Net 推理：

# 设置 OpenCV DNN 输入

opencv_net.setInput（preproc_img）

# OpenCV DNN 推理

out = opencv_net.forward（）

print（“OpenCV DNN 预测：\n”）

print（“* 形状： ”， out.shape）

# 获取预测的类 ID

imagenet_class_id = np.argmax（输出）

# 获得信心

置信度 = out[0][imagenet_class_id]

print（“* 类 ID： {}， label： {}”.format（imagenet_class_id， imagenet_labels[imagenet_class_id]））

print（“* 置信度：{：.4f}\n”.format（置信度））

在上述代码执行后，我们将得到以下输出：

OpenCV DNN 预测：

* 形状：（1,1000）

*类ID：335，标签：狐狸松鼠、东方狐狸松鼠、黑狐狸

* 置信度：0.9525

• 提供 TF MobileNet 推理：

# 推理

preproc_img = preproc_img.转置（0， 2， 3， 1）

print（“TF 输入 blob 形状：{}\n”.format（preproc_img.shape））

输出 = original_net（preproc_img）

print（“\nTensorFlow 模型预测： \n”）

print（“* 形状： ”， out.shape）

# 获取预测的类 ID

imagenet_class_id = np.argmax（输出）

print（“* 类 ID： {}， label： {}”.format（imagenet_class_id， imagenet_labels[imagenet_class_id]））

# 获得信心

置信度 = out[0][imagenet_class_id]

print（“* 置信度：{：.4f}”.format（置信度））

为了适应 TF 模型输入，进行了转置：input_blob

TF 输入 blob 形状：（1， 224， 224， 3）

TF 推理结果如下：

TensorFlow 模型预测：

* 形状：（1,1000）

*类ID：335，标签：狐狸松鼠、东方狐狸松鼠、黑狐狸

* 置信度：0.9525

从实验中可以看出，OpenCV和TF的推理结果是相等的。

模型评估

建议的模块允许在 ImageNet 数据集上运行完整的评估管道，并测试以下 TensorFlow 分类模型的执行：dnn/samplesdnn_model_runner

• VGG16型
• VGG19型
• resnet50的
• resnet101的
• resnet152
• densenet121
• densenet169
• 密集网201
• inceptionresnetv2
• 开创V3
• 移动网
• 移动网络v2
• nasnetlarge大
• 纳斯网移动
• Xception（Xception）

此列表还可以通过进一步适当的评估管道配置进行扩展。

评估模式

下行表示模块在评估模式下的运行：

python -m dnn_model_runner.dnn_conversion.tf.classification.py_to_py_cls --model_name <tf_cls_model_name>

从列表中选择的分类模型将被读入 OpenCV 对象。TF 和 OpenCV 模型的评估结果（精度、推理时间、L1）将写入日志文件。推理时间值也将在图表中描述，以概括获得的模型信息。cv.dnn_Net

必要的评估配置在test_config.py中定义，并可根据数据位置的实际路径进行修改：

@dataclass

类 TestClsConfig：

batch_size：int = 50

frame_size：int = 224

img_root_dir：str = “./ILSVRC2012_img_val”

# image-class 匹配的位置

img_cls_file：str = “./val.txt”

bgr_to_rgb：bool = True

可以根据所选模型自定义值。TestClsConfig

要启动对 TensorFlow MobileNet 的评估，请运行以下行：

python -m dnn_model_runner.dnn_conversion.tf.classification.py_to_py_cls --model_name mobilenet

脚本启动后，将在以下位置生成包含评估数据的日志文件：dnn_model_runner/dnn_conversion/logs

===== 使用以下参数运行模型评估：

* val 数据位置：./ILSVRC2012_img_val

* 日志文件位置：dnn_model_runner/dnn_conversion/logs/TF_mobilenet_log.txt

测试模式

以下行表示模块在测试模式下的运行，即它提供了模型推理的步骤：

python -m dnn_model_runner.dnn_conversion.tf.classification.py_to_py_cls --model_name <tf_cls_model_name> --test True --default_img_preprocess <True/False> --evaluate False

此处的 key 定义是要使用某些特定值参数化模型测试过程，还是使用默认值，例如 、 或 。default_img_preprocessscalemeanstd

测试配置在test_config.py类中表示：TestClsModuleConfig

@dataclass

类 TestClsModuleConfig：

cls_test_data_dir：str = “../数据”

test_module_name： str = “classification”

test_module_path：str = “classification.py”

input_img：str = os.path.join（cls_test_data_dir， “squirrel_cls.jpg”）

型号： str = “”

frame_height：str = str（TestClsConfig.frame_size）

frame_width：str = str（TestClsConfig.frame_size）

比例：str = “1.0”

mean： List[str] = field（default_factory=lambda： [“0.0”， “0.0”， “0.0”]）

标准：List[str] = 字段（default_factory=list）

裁剪：str = “False”

rgb：str = “真”

rsz_height：str = “”

rsz_width：str = “”

类：str = os.path.join（cls_test_data_dir， “dnn”， “classification_classes_ILSVRC2012.txt”）

缺省图像预处理选项在 中定义。例如，对于 MobileNet：default_preprocess_config.py

tf_input_blob = {

“平均值”： [“127.5”， “127.5”， “127.5”]，

“比例”：str（1 / 127.5），

“std”：[]，

“crop”： “真”，

“rgb”： “真”

}

模型测试的基础在 samples/dnn/classification.py 中表示。 可以使用提供的转换模型和填充的 cv.dnn.blobFromImage 参数自主执行。classification.py--input

要从头开始重现“模型转换管道”中描述的 OpenCV 步骤，请执行以下行：dnn_model_runner

python -m dnn_model_runner.dnn_conversion.tf.classification.py_to_py_cls --model_name mobilenet --test True --default_img_preprocess True --evaluate False

网络预测显示在输出窗口的左上角：

TF MobileNet OpenCV 推理输出

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