轻量级人像分割深度学习模型PP-HumanSeg树莓派部署

本文主要是介绍轻量级人像分割深度学习模型PP-HumanSeg树莓派部署，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

人像分割是图像分割领域的高频应用，PaddleSeg推出在大规模人像数据上训练的人像分割系列模型PP-HumanSeg，包括超轻量级模型PP-HumanSeg-Lite，满足在服务端、移动端、Web端多种使用场景的需求。本项目将PP-HumanSeg-Lite模型转为onnx并部署到树莓派，实现人像抠图效果。效果如下图所示（这里只露个半脸）：

一、介绍

硬件

软件

二、具体流程

1、克隆PaddleSeg仓库

2、安装paddleseg

3、下载预训练模型

4、导出静态图模型

5、ONNX转换

6、移动模型的路径

7、预测代码

三、树莓派运行

四、问题解答

五、参考链接

一、介绍

本项目将PaddleSeg的轻量级人像分割模型转换为onnx，将其部署到树莓派实现实时人像分割。树莓派环境如下：

硬件：

树莓派4B/4G
摄像头一个

软件

Ubuntu Desktop 21.10
onnxruntime
opencv-python

二、具体流程

1、克隆PaddleSeg仓库

%cd ~/
!git clone https://gitee.com/PaddlePaddle/PaddleSeg.git

2、安装paddleseg

!pip install paddleseg

3、下载预训练模型

%cd ~/PaddleSeg/contrib/PP-HumanSeg
!python pretrained_model/download_pretrained_model.py

4、导出静态图模型

导出静态图模型的时候，需要加上input_shape参数，本项目部署的模型是PP-HumanSeg-Lite，该模型的输入图片大小是192x192，如果要部署其他模型，需要更改model_path和config路径。

（为什么导出静态图模型？答：paddlepaddle在训练时可以使用动态图模型很方便的完成模型组网，完成训练模型的任务，但是动态图预测速度比静态图差，为了加快推理速度，可以将动态图转换为静态图。）

%cd ~/PaddleSeg/contrib/PP-HumanSeg
!python ../../export.py \
--config configs/fcn_hrnetw18_small_v1_humanseg_192x192_mini_supervisely.yml \
--model_path pretrained_model/fcn_hrnetw18_small_v1_humanseg_192x192/model.pdparams \
--save_dir export_model/fcn_hrnetw18_small_v1_humanseg_192x192 \--with_softmax  --input_shape 1 3 192 192

5、ONNX转换

将paddlepaddle静态图模型转换为onnx，方便后续的树莓派部署。

# ① 安装paddle2onnx
!pip install paddle2onnx

# ② 转换为onnx
%cd ~/PaddleSeg/contrib/PP-HumanSeg
! paddle2onnx --model_dir ./export_model/fcn_hrnetw18_small_v1_humanseg_192x192/ \--model_filename model.pdmodel \--params_filename model.pdiparams \--save_file onnx_model/model.onnx \--opset_version 12

6、移动模型的路径

为了部署到树莓派，仅保留必要的文件，创建pp_humanseg_deploy文件夹，模型路径是~/pp_humanseg_deploy，文件夹目录结构如下：
|-onnx_model
|---model.onnx
|-predict.py ---- 这个文件下一步生成

%cd ~/
!mkdir pp_humanseg_deploy
%cd ~/pp_humanseg_deploy/
!mkdir onnx_model
!cp ~/PaddleSeg/contrib/PP-HumanSeg/onnx_model/model.onnx ~/pp_humanseg_deploy/onnx_model

7、预测代码

按照上一步的目录结构，创建predict.py文件，将以下代码放入其中。

下方代码包含预处理和模型预测2个部分，其中预处理部分需要和PaddleSeg的预处理相同。

import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as rtdef normalize(im, mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5]):im = im.astype(np.float32, copy=False) / 255.0im -= meanim /= stdreturn imdef resize(im, target_size=608, interp=cv2.INTER_LINEAR):if isinstance(target_size, list) or isinstance(target_size, tuple):w = target_size[0]h = target_size[1]else:w = target_sizeh = target_sizeim = cv2.resize(im, (w, h), interpolation=interp)return imdef preprocess(image, target_size=(192, 192)):image = normalize(image)image = resize(image, target_size=target_size)image = np.transpose(image, [2, 0, 1])image = image[None, :, :, :]return imagedef display_masked_image(mask, image, color_map=[255, 0, 0], weight=0.6):mask = mask > 0c1 = np.zeros(shape=mask.shape, dtype='uint8')c2 = np.zeros(shape=mask.shape, dtype='uint8')c3 = np.zeros(shape=mask.shape, dtype='uint8')pseudo_img = np.dstack((c1, c2, c3))for i in range(3):pseudo_img[:, :, i][mask] = color_map[i]vis_result = cv2.addWeighted(image, weight, pseudo_img, 1 - weight, 0)return vis_resultonnx_model_path = 'onnx_model/model.onnx'
sess = rt.InferenceSession(onnx_model_path)
input_name = sess.get_inputs()[0].name
label_name = sess.get_outputs()[0].nametarget_size = (192, 192)cap_video = cv2.VideoCapture(0)
if not cap_video.isOpened():raise IOError("Error opening video stream or file.")while cap_video.isOpened():ret, raw_frame = cap_video.read()pre_shape = raw_frame.shape[0:2][::-1]if ret:frame = cv2.cvtColor(raw_frame, cv2.COLOR_BGRA2RGB)frame = preprocess(frame, target_size)pred = sess.run([label_name],{input_name: frame.astype(np.float32)})[0]pred = pred[0]raw_frame = resize(raw_frame, target_size)image = display_masked_image(pred, raw_frame)image = resize(image, target_size=pre_shape)cv2.imshow('HumanSegmentation', image)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakelse:break
cap_video.release()