前言

一、获取案例

1、获取系统镜像

2、获取案例

3、原始案例

二、修改案例

1、打开jupyter

2、atc转换模型

3、安装依赖

4、修改预处理函数

5、修改模型和标签路径

6、选择你需要的推理模式

三、问题

1、No module named 'scikit'

2、No module named 'ais_bench'

3、 InputTensor Data Type mismatches.

1、怀疑导出onnx模型问题

2、怀疑版本问题

3、om模型有问题！！！

4、预测框错乱

5、can't open camera by index

总结

前言

注：本文基于Atlas 200 Dk编写，其他版本可能会有版本依赖问题

上一节中，我们已经完成了图片推理，但是仅仅图像的推理怎么够，起码得视频或者摄像头吧。因此我参考了案例，进行了修改。

一、获取案例

我扒了200i DK A2的案例下来（似乎官方没有给案例的下载地址），当然你也可以使用上一节的资源包，然后新建这个案例文件。

当然你可以使用我本文置顶的资源，都是我测试完成的。

1、获取系统镜像

下载地址：https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/Atlas%20200I%20DK%20A2/DevKit/images/23.0.RC3/1.2.3/A200I-DK-A2_desktop-image_1.2.3_ubuntu22.04-aarch64.img.xz

2、获取案例

下载完后，解压，在Ubuntu中挂载A200I-DK-A2_desktop-image_1.2.3_ubuntu22.04-aarch64.img镜像文件,案例在root_fs/home/HwHiAiUser/samples/notebooks下。这次我们取第一个案例即可。

复制出来，上传到200DK。

3、原始案例

这里贴一份出来，毕竟镜像有一点点大。挂资源大概率过不了审核。

# 导入代码依赖

import cv2

import numpy as np

import ipywidgets as widgets

from IPython.display import display

import torch

from skvideo.io import vreader, FFmpegWriter

import IPython.display

from ais_bench.infer.interface import InferSession

from det_utils import letterbox, scale_coords, nms

def preprocess_image(image, cfg, bgr2rgb=True):

"""图片预处理"""

img, scale_ratio, pad_size = letterbox(image, new_shape=cfg['input_shape'])

if bgr2rgb:

img = img[:, :, ::-1]

img = img.transpose(2, 0, 1) # HWC2CHW

img = np.ascontiguousarray(img, dtype=np.float32)

return img, scale_ratio, pad_size

def draw_bbox(bbox, img0, color, wt, names):

"""在图片上画预测框"""

det_result_str = ''

for idx, class_id in enumerate(bbox[:, 5]):

if float(bbox[idx][4] < float(0.05)):

continue

img0 = cv2.rectangle(img0, (int(bbox[idx][0]), int(bbox[idx][1])), (int(bbox[idx][2]), int(bbox[idx][3])),

color, wt)

img0 = cv2.putText(img0, str(idx) + ' ' + names[int(class_id)], (int(bbox[idx][0]), int(bbox[idx][1] + 16)),

cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1)

img0 = cv2.putText(img0, '{:.4f}'.format(bbox[idx][4]), (int(bbox[idx][0]), int(bbox[idx][1] + 32)),

cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1)

det_result_str += '{} {} {} {} {} {}\n'.format(

names[bbox[idx][5]], str(bbox[idx][4]), bbox[idx][0], bbox[idx][1], bbox[idx][2], bbox[idx][3])

return img0

def get_labels_from_txt(path):

"""从txt文件获取图片标签"""

labels_dict = dict()

with open(path) as f:

for cat_id, label in enumerate(f.readlines()):

labels_dict[cat_id] = label.strip()

return labels_dict

def draw_prediction(pred, image, labels):

"""在图片上画出预测框并进行可视化展示"""

imgbox = widgets.Image(format='jpg', height=720, width=1280)

img_dw = draw_bbox(pred, image, (0, 255, 0), 2, labels)

imgbox.value = cv2.imencode('.jpg', img_dw)[1].tobytes()

display(imgbox)

def infer_image(img_path, model, class_names, cfg):

"""图片推理"""

# 图片载入

image = cv2.imread(img_path)

# 数据预处理

img, scale_ratio, pad_size = preprocess_image(image, cfg)

# 模型推理

output = model.infer([img])[0]

output = torch.tensor(output)

# 非极大值抑制后处理

boxout = nms(output, conf_thres=cfg["conf_thres"], iou_thres=cfg["iou_thres"])

pred_all = boxout[0].numpy()

# 预测坐标转换

scale_coords(cfg['input_shape'], pred_all[:, :4], image.shape, ratio_pad=(scale_ratio, pad_size))

# 图片预测结果可视化

draw_prediction(pred_all, image, class_names)

def infer_frame_with_vis(image, model, labels_dict, cfg, bgr2rgb=True):

# 数据预处理

img, scale_ratio, pad_size = preprocess_image(image, cfg, bgr2rgb)

# 模型推理

output = model.infer([img])[0]

output = torch.tensor(output)

# 非极大值抑制后处理

boxout = nms(output, conf_thres=cfg["conf_thres"], iou_thres=cfg["iou_thres"])

pred_all = boxout[0].numpy()

# 预测坐标转换

scale_coords(cfg['input_shape'], pred_all[:, :4], image.shape, ratio_pad=(scale_ratio, pad_size))

# 图片预测结果可视化

img_vis = draw_bbox(pred_all, image, (0, 255, 0), 2, labels_dict)

return img_vis

def img2bytes(image):

"""将图片转换为字节码"""

return bytes(cv2.imencode('.jpg', image)[1])

def infer_video(video_path, model, labels_dict, cfg):

"""视频推理"""

image_widget = widgets.Image(format='jpeg', width=800, height=600)

display(image_widget)

# 读入视频

cap = cv2.VideoCapture(video_path)

while True:

ret, img_frame = cap.read()

if not ret:

break

# 对视频帧进行推理

image_pred = infer_frame_with_vis(img_frame, model, labels_dict, cfg, bgr2rgb=True)

image_widget.value = img2bytes(image_pred)

def infer_camera(model, labels_dict, cfg):

"""外设摄像头实时推理"""

def find_camera_index():

max_index_to_check = 10 # Maximum index to check for camera

for index in range(max_index_to_check):

cap = cv2.VideoCapture(index)

if cap.read()[0]:

cap.release()

return index

# If no camera is found

raise ValueError("No camera found.")

# 获取摄像头

camera_index = find_camera_index()

cap = cv2.VideoCapture(camera_index)

# 初始化可视化对象

image_widget = widgets.Image(format='jpeg', width=1280, height=720)

display(image_widget)

while True:

# 对摄像头每一帧进行推理和可视化

_, img_frame = cap.read()

image_pred = infer_frame_with_vis(img_frame, model, labels_dict, cfg)

image_widget.value = img2bytes(image_pred)

cfg = {

'conf_thres': 0.4, # 模型置信度阈值，阈值越低，得到的预测框越多

'iou_thres': 0.5, # IOU阈值，高于这个阈值的重叠预测框会被过滤掉

'input_shape': [640, 640], # 模型输入尺寸

}

model_path = 'yolo.om'

label_path = './coco_names.txt'

# 初始化推理模型

model = InferSession(0, model_path)

labels_dict = get_labels_from_txt(label_path)

infer_mode = 'video'

if infer_mode == 'image':

img_path = 'world_cup.jpg'

infer_image(img_path, model, labels_dict, cfg)

elif infer_mode == 'camera':

infer_camera(model, labels_dict, cfg)

elif infer_mode == 'video':

video_path = 'racing.mp4'

infer_video(video_path, model, labels_dict, cfg)

二、修改案例

1、打开jupyter

在yolov5_ascend_example文件夹下打开终端，输入

jupyter lab --ip 192.168.3.2 --allow-root

运行项目并下载源码

bash

1

电脑浏览器访问http://192.168.3.2:8888，右侧打开我们的mian.ipynb文件。

2、atc转换模型

200DK照抄，200I DK A2最后改成Ascend 310B1

atc --model=models/best.onnx --framework=5 --output=models/mymodel --input_format=NCHW --input_shape="images:1,3,640,640" --input_fp16_nodes=images --log=error --soc_version=Ascend310

运行项目并下载源码

bash

1

运行结果如下，大约5到10分钟。当然，你也可以用ubuntu主机去做，会快很多，我用pc转换只需要半分钟左右，还是一台4代i7的老年机。

在这里插入图片描述

3、安装依赖

使用我的案例代码的直接运行即可

在这里插入图片描述

其他的请按照以下方法安装

!pip install scikit_video

!pip install pip_packages/aclruntime-0.0.2-cp39-cp39-linux_aarch64.whl

!pip install pip_packages/ais_bench-0.0.2-py3-none-any.whl

注意，aclruntime和ais_bench推理程序的whl包请前往昇腾gitee仓库下载。

4、修改预处理函数

这里我们使用自己训练的模型，需要做如下修改。

将img = np.ascontiguousarray(img, dtype=np.float32)改为img = np.ascontiguousarray(img, dtype=np.float16)/255.0

在这里插入图片描述

5、修改模型和标签路径

在这里插入图片描述

6、选择你需要的推理模式

在这里插入图片描述

这里务必注意，如果是在vscode里远程打开main .ipynb的，不要推理视频！！！不仅不显示推理的图像，还会导致内存占用不断升高，且无法终止内核，甚至杀不死进程，最后爆内存断开ssh连接。最终我只能按下复位。

注意

200DK不支持opencv调用摄像头

三、问题

1、No module named ‘scikit’

pip install scikit-video

别搞错名字就行。

2、No module named ‘ais_bench’

访问Gitee仓库，这里有三种方法，作为懒人肯定是选择whl包安装啦。

在这里插入图片描述

我的pc机python是3.9，所以下载这两个，按照下方说明进行安装就行。

咱就粗暴一点，强制覆盖安装啦。

pip3 install ./aclruntime-{version}-{python_version}-linux_{arch}.whl --force-reinstall

pip3 install ./ais_bench-{version}-py3-none-any.whl --force-reinstall

安装成功会提示

# 成功安装aclruntime

Successfully installed aclruntime-{version}

# 成功安装ais_bench推理程序

Successfully installed ais_bench-{version}

安装失败的话检查版本然后祭出重启大法。

3、 InputTensor Data Type mismatches.

在这里插入图片描述

这里是折磨了我三天的问题，甚至进行了一下几个可能的排列组合（请不要笑）

1、怀疑导出onnx模型问题

我对比了两个onnx模型结构

在这里插入图片描述

发现只有这里不一样，但是不应该会导致这个问题啊

2、怀疑版本问题

这里怀疑的是转换时的版本问题。因此进行了一波友好的控制变量法测试（手动狗头）。键盘差点不保！

pc机cann7.0

200dkcann5.1

best.onnx我自己的模型

yolov5s.onnx 200i案例的模型

yolo.om 200i案例的模型

best.om我pc机转的模型

mymodel.om 200dk转的模型

最终，耗时一下午，还是失败了。

3、om模型有问题！！！

最后，只能怀疑是om模型有问题，于是我使用atc指令查询其信息，果然发现了问题所在。关于用法请参考文档。

在这里插入图片描述

对比两个模型，在Atc command line中best.om多了--input_fp16_nodes=images。我回去一查，嘿，mindx似乎只能用fp16 做输入，而我之后转换的模型都是fp32的，怪不得main.py报错。但是，这时ais_bench推理的main.ipynb又报错了，我们只需要把这个32改成16.

在这里插入图片描述