opencv调用pb模型报错

解决OpenCV调用EAST pb模型错误
原创 已于 2022-03-24 16:35:18 修改 · 5.8k 阅读 · 0 ·
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#opencv

于 2022-03-24 16:34:37 首次发布
本文档介绍了在使用OpenCV4.2版本时遇到调用EAST文本检测模型错误的项目场景，详细描述了问题的现象，并提供了解决此问题的具体步骤。

项目场景：

当利用opencv4.2调用EAST的pb模型出错的解决方案

问题描述

cv2.error: OpenCV(4.2.0) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\dnn.cpp:562: error: (-2:Unspecified error) Can't create layer "feature_fusion/truediv" of type "RealDiv" in function 'cv::dnn::dnn4_v20191202::LayerData::getLayerInstance'

解决方案：

需要在model.py里修改三处

1.  注释这一行  #images = mean_image_subtraction(images)
2. c1_1 = slim.conv2d(tf.concat([g[i-1], f[i]], axis=3), num_outputs[i], 1)
3. pi2 = 0.5 * np.pi
   angle_map = (slim.conv2d(g[3], 1, 1, activation_fn=tf.nn.sigmoid, normalizer_fn=None) - 0.5) * pi2
   F_geometry = tf.concat([geo_map, angle_map], axis=3)

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09-06
<think> 我们正在解决的是：在使用opencv-contrib-python-4.12.0.88时，调用`sr.readModel("ESPCN_x3.pb")`出现`cv2.error`，提示`Can't open "ESPCN_x3.pb"`的问题。 根据用户提供的引用[1]和引用[2]，我们知道： - 要使用如SIFT的功能，需要同时安装opencv_contrib，即安装带有contrib的版本（如`opencv_python‑3.2.0+contrib‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl`）。 - 然而，用户现在遇到的问题不是模块缺失，而是模型文件无法打开。 因此，问题可能出现在以下几个方面： 1. 模型文件路径错误：提供的路径不正确，导致文件无法打开。 2. 模型文件未下载：用户没有事先下载模型文件。 3. 文件权限问题：当前用户没有读取该文件的权限。 4. 模型文件损坏：下载的模型文件不完整或已损坏。 注意：在OpenCV的dnn_superres模块中，使用预训练模型需要先下载对应的模型文件（.pb文件）。这些模型文件通常不包含在OpenCV的安装包中，需要额外下载。 解决方案： ### 步骤1：确认模型文件存在且路径正确 首先，确保文件`ESPCN_x3.pb`确实存在于指定的路径。可以使用绝对路径来避免路径错误： ```python # 使用绝对路径 model_path = "C:/models/ESPCN_x3.pb" # 替换为你的实际路径 sr.readModel(model_path) ``` 如果文件不存在，需要下载。模型文件可以从OpenCV的官方GitHub仓库获取： - 模型仓库地址：https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/master/modules/dnn_superres/models 具体到ESPCN_x3.pb，我们可以从以下地址下载： ``` https://github.com/opencv/opencv_contrib/raw/master/modules/dnn_superres/models/ESPCN_x3.pb ``` 下载步骤： 1. 打开上述链接，点击右上角的“Raw”按钮。 2. 然后在页面上右键选择“另存为”保存为.pb文件。 或者使用代码下载（Python）： ```python import urllib.request url = 'https://github.com/opencv/opencv_contrib/raw/master/modules/dnn_superres/models/ESPCN_x3.pb' urllib.request.urlretrieve(url, 'ESPCN_x3.pb') ``` ### 步骤2：检查文件权限 确保程序有权限读取该文件。在Windows上，可以右键文件->属性->安全，检查当前用户是否有读取权限。如果有问题，可以尝试将文件移动到另一个目录（如当前工作目录）并重试。 ### 步骤3：验证OpenCV的dnn_superres模块是否正常 虽然用户安装的是`opencv-contrib-python-4.12.0.88`，但根据之前的问题，这个版本可能没有包含dnn_superres模块。因此，需要先确认模块是否可用： ```python import cv2 print(cv2.getBuildInformation()) # 查看构建信息，搜索dnn_superres和ENABLE_NONFREE ``` 如果发现dnn_superres模块未启用，那么我们需要按照之前的方法降级或源码编译。 但是，用户已经可以创建`DnnSuperResImpl_create`对象，说明模块本身存在（否则会报没有属性），所以问题可能集中在文件读取上。 ### 步骤4：使用绝对路径并处理路径分隔符 在Windows系统中，路径分隔符可以是`/`或`\\`。为了避免转义问题，建议： - 使用原始字符串（在字符串前加r）或双反斜杠。 - 或者使用正斜杠（/）。 示例： ```python # 使用原始字符串 sr.readModel(r"C:\models\ESPCN_x3.pb") # 或者使用正斜杠 sr.readModel("C:/models/ESPCN_x3.pb") ``` ### 步骤5：检查文件完整性 下载后，检查文件大小（一般ESPCN_x3.pb大约是70KB左右）。如果文件大小不符，重新下载。 ### 步骤6：代码示例 以下是一个完整的使用示例： ```python import cv2 from cv2.dnn_superres import DnnSuperResImpl_create # 创建超分辨率对象 sr = DnnSuperResImpl_create() # 指定模型路径（使用绝对路径） model_path = "path/to/ESPCN_x3.pb" # 替换为实际路径 # 读取模型 sr.readModel(model_path) # 设置模型类型和缩放因子（必须和模型匹配） sr.setModel("espcn", 3) # 第一个参数是模型名称（小写），第二个参数是放大因子 # 读取图像 image = cv2.imread("path/to/your_image.jpg") # 进行超分辨率 result = sr.upsample(image) # 保存结果 cv2.imwrite("upscaled_image.jpg", result) ``` 注意：`setModel`的第一个参数是模型名称（如'espcn', 'edsr', 'fsrcnn'等），必须与模型文件匹配（不区分大小写，但建议小写），第二个参数是放大因子，必须与模型文件匹配（ESPCN_x3.pb就是3倍放大）。 ### 总结 问题最可能的原因： 1. 模型文件路径不正确（相对路径在程序运行时的工作目录下找不到文件）。 2. 模型文件未下载。 解决方案： 1. 下载模型文件（从官方GitHub仓库）。 2. 使用绝对路径指定模型文件位置。 3. 确保文件路径字符串正确转义（在Windows上尤其注意）。 如果上述步骤不能解决，请检查OpenCV的版本是否有问题（虽然4.12.0.88可能没有dnn_superres模块，但用户已经可以创建对象，说明模块可用，所以重点在文件读取）。 §§ 相关问题 §§ 1. OpenCV的dnn_superres模块支持哪些超分辨率模型？ 2. 如何用Python下载GitHub仓库中的单个文件？ 3. 在Windows上如何正确处理文件路径？ 4. 除了.pb文件，超分辨率模型还需要其他文件吗？ </think> ### OpenCV DNN Super-Resolution 模型加载错误的解决方案 在使用 `opencv-contrib-python-4.12.0.88` 调用 `sr.readModel("ESPCN_x3.pb")` 出现 `Can't open "ESPCN_x3.pb"` 错误，主要涉及模型文件路径和加载机制问题。以下是逐步解决方案： #### 🔍 错误原因分析 1. **模型文件缺失** OpenCV的`dnn_superres`不包含预训练模型，需要单独下载并指定路径[^1][^2] 2. **路径解析错误** Windows路径中的反斜杠`\`会被Python解释为转义字符，需使用原始字符串或正斜杠： $$ \text{错误路径} \Rightarrow \text{"C:\models\ESPCN_x3.pb"} \quad \text{正确路径} \Rightarrow \text{r"C:\models\ESPCN_x3.pb"} $$ 3. **模型与版本兼容性** ESPCN模型需要与OpenCV版本匹配，4.12.0.88可能未包含最新模型支持 #### ️ 解决方案 ##### 步骤1：下载模型文件 从OpenCV官方仓库获取模型： ```python import urllib.request # 下载ESPCN_x3模型 model_url = "https://github.com/opencv/opencv_contrib/raw/main/modules/dnn_superres/models/ESPCN_x3.pb" urllib.request.urlretrieve(model_url, "ESPCN_x3.pb") ``` ##### 步骤2：使用绝对路径加载 ```python import cv2 import os # 创建超分辨率对象 sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create() # 获取当前脚本目录 current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) model_path = os.path.join(current_dir, "ESPCN_x3.pb") # 加载模型（使用原始字符串格式） sr.readModel(model_path) # 直接使用绝对路径 sr.setModel("espcn", 3) # 必须设置模型类型和缩放因子 ``` ##### 步骤3：路径处理技巧 ```python # 方法1：使用原始字符串 sr.readModel(r"C:\super_res\models\ESPCN_x3.pb") # 方法2：使用正斜杠 sr.readModel("C:/super_res/models/ESPCN_x3.pb") # 方法3：使用Path对象（Python 3.6+） from pathlib import Path model_file = Path("ESPCN_x3.pb").resolve() sr.readModel(str(model_file)) ``` ##### 步骤4：验证模型加载 ```python try: sr.readModel("ESPCN_x3.pb") print("✅ 模型加载成功") print(f"模型信息: {sr.getAlgorithm()}, 缩放因子: {sr.getScale()}") except cv2.error as e: print(f"❌ 加载失败: {e}") print("请检查: 1.文件是否存在 2.文件路径格式 3.文件权限") ``` #### ⚠️ 关键注意事项 1. **模型与缩放因子匹配** 模型名称和缩放因子必须严格对应： ```python # ESPCN_x3.pb → 必须使用 setModel("espcn", 3) # ESPCN_x4.pb → 必须使用 setModel("espcn", 4) ``` 2. **文件权限检查**（Windows系统） ```powershell # 在PowerShell中检查文件权限 Get-Acl -Path "ESPCN_x3.pb" | Format-List ``` 3. **备用模型下载源** 若GitHub访问慢，可使用： ```python # 镜像源下载 urllib.request.urlretrieve( "https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_contrib/main/modules/dnn_superres/models/ESPCN_x3.pb", "ESPCN_x3.pb" ) ``` #### 💻 完整使用示例 ```python import cv2 import urllib.request import os # 下载模型（首次运行） if not os.path.exists("ESPCN_x3.pb"): urllib.request.urlretrieve( "https://github.com/opencv/opencv_contrib/raw/main/modules/dnn_superres/models/ESPCN_x3.pb", "ESPCN_x3.pb" ) # 初始化超分对象 sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create() sr.readModel(os.path.abspath("ESPCN_x3.pb")) # 绝对路径 sr.setModel("espcn", 3) # 匹配模型参数 # 处理图像 img = cv2.imread("input.jpg") result = sr.upsample(img) # 执行超分辨率 cv2.imwrite("output.jpg", result) ``` #### 📌 补充说明 - OpenCV 4.5.5版本对模型兼容性更好，可考虑降级： ```bash pip install opencv-contrib-python==4.5.5.64 ``` - 模型文件需与Python环境位数匹配（32/64位）[^2] - 工业部署建议将模型文件放入容器镜像： ```dockerfile COPY ESPCN_x3.pb /app/models/ ```
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