视觉任务LinuxSDK集成文档-Python

更新时间：2020-11-26

简介

本文档介绍 EasyDL 的 Linux Python SDK 的使用方法，适用于 EasyDL 经典版和专业版。

网络类型支持：图像分类，物体检测
硬件支持：
- Intel Movidius MyRIAD2 / MyRIAD X
语言支持：Python 3.5, 3.6, 3.7

Release Notes

时间	版本	说明
2020.09.17	1.1.19	支持更多模型
2020.08.11	1.1.18	性能优化
2020.06.23	1.1.17	支持更多EasyDL专业版模型
2020.04.16	1.1.15	技术优化；升级 OpenVINO 版本
2020.01.16	1.1.12	预测函数默认使用推荐阈值
2019.12.26	1.1.11	EasyDL 专业版支持加速棒
2019.10.21	1.1.9	支持 EasyDL 专业版
2019.07.19	1.1.7	提供模型更新工具
2019.03.15	1.1.0	架构与功能完善
2019.02.28	1.0.6	引擎功能完善
2019.02.13	1.0.5	paddlepaddle 支持
2018.11.30	1.0.0	第一版！

快速开始

1. 安装依赖

根据引擎的不同，SDK 依赖了不同的底层引擎。根据所需自行安装。

安装 openvino

使用Intel Movidius加速棒 SDK 预测时，必须安装 OpenVINO 预测引擎，两种方式：

使用 OpenVINO™ toolkit 安装，请参考 OpenVINO toolkit 文档安装 2020.1（必须）版本, 安装时可忽略Configure the Model Optimizer及后续部分。
使用源码编译安装，请参考 Openvino Inference Engine文档编译安装 2020.1（必须）版本。

2. 安装 easyedge python wheel 包

pip3 install -U BaiduAI_EasyEdge_SDK-{版本号}-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

具体名称以 SDK 包中的 whl 为准。

3. 使用序列号激活

获取序列号

修改demo.py 填写序列号

edge.set_auth_license_key("这里填写序列号")

4. 测试 Demo

输入对应的模型文件夹（默认为RES）和测试图片路径，运行：

python3 demo.py {model_dir} {image_name.jpg}

测试效果：

使用说明

使用流程

import BaiduAI.EasyEdge as edge

edge.set_auth_license_key("这里填写序列号")

pred = edge.Program()
pred.init(model_dir={RES文件夹路径}, device=edge.Device.MOVIDIUS, engine=edge.Engine.OPENVINO)
pred.infer_image({numpy.ndarray的图片})
pred.close()

初始化

接口

    def init(self,
            model_dir,
            device=Device.LOCAL,
            engine=Engine.PADDLE_FLUID,
            config_file='conf.json',
            preprocess_file='preprocess_args.json',
            model_file='model',
            params_file='params',
            graph_file='graph.ncsmodel',
            label_file='label_list.txt',
            device_id=0
            ):
       """
       Args:
           device: Device.CPU
           engine: Engine.PADDLE_FLUID
           model_dir: str
               model dir
           preprocess_file: str
           model_file: str
           params_file: str
           graph_file: str
           label_file: str
           device_id: int

       Raises:
           RuntimeError, IOError
       Returns:
           bool: True if success

       """

预测图像

接口

    def infer_image(self, img,
                   threshold=0.3,
                   channel_order='HWC',
                   color_format='BGR',
                   data_type='numpy'):
       """

       Args:
           img: np.ndarray or bytes
           threshold: float
               only return result with confidence larger than threshold
           channel_order: string
               channel order HWC or CHW
           color_format: string
               color format order RGB or BGR
           data_type: string
               image data type
           
       Returns:
           list

       """

返回格式: [dict1, dict2, ...]

字段	类型	取值	说明
confidence	float	0~1	分类或检测的置信度
label	string		分类或检测的类别
index	number		分类或检测的类别
x1, y1	float	0~1	物体检测，矩形的左上角坐标 (相对长宽的比例值)
x2, y2	float	0~1	物体检测，矩形的右下角坐标（相对长宽的比例值）
mask	string/numpy.ndarray	图像分割的mask

关于矩形坐标

x1 * 图片宽度 = 检测框的左上角的横坐标

y1 * 图片高度 = 检测框的左上角的纵坐标

x2 * 图片宽度 = 检测框的右下角的横坐标

y2 * 图片高度 = 检测框的右下角的纵坐标

可以参考 demo 文件中使用 opencv 绘制矩形的逻辑。

结果示例

i) 图像分类

{
    "index": 736,
    "label": "table",
    "confidence": 0.9
}

ii) 物体检测

{
    "y2": 0.91211,
    "label": "cat",
    "confidence": 1.0,
    "x2": 0.91504,
    "index": 8,
    "y1": 0.12671,
    "x1": 0.21289
}

iii) 图像分割

{
	  "name": "cat",
    "score": 1.0,
    "location": {
    	"left": ..., 
    	"top": ..., 
    	"width": ...,
    	"height": ...,
    },
    "mask": ...
}

mask字段中，data_type为numpy时，返回图像掩码的二维数组

{
  {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
  {0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0},
  {0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0},
  {0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0},
  {0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0},
  {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
}
其中1代表为目标区域，0代表非目标区域

data_type为string时，mask的游程编码，解析方式可参考 demo

升级模型

适用于经典版升级模型，执行bash update_model.sh，根据提示，输入模型路径、激活码、模型ID、模型版本，等待模型更新完毕即可。

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