系列文章目录
第一章：Visual Studio 2019 动态链接库DLL建立
第二章：VS动态链接库DLL调试
第三章：VS2019?OpenCV环境配置?
第四章：C++部署pytorch模型
前言
环境：visual studio 2019；OpenCV4.5.5；pytorch1.8；libtorch10.2；
一、C++部署pytorch？
pytorch模型在C++部署我知道的一般有两种方式，一种是讲pytorch模型转为onnx，使用opencv的DNN模块部署。一种是使用pytorch对应版本的Libtorch部署。onnx试验发现，转换模型过程之后，语义分割精度相差太大，最终选择Libtorch部署。
二、Libtorch配置
注意事项：1，Libtorch版本与pytorch版本要对应
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1.下载Libtorch
Pytorch官网下载，有Release版本和Debug版本
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2.VS2019配置Libtorch
2.1配置VC++目录
首先配置包含目录和库目录，对应opencv一样的方法。
?2.2配置链接器
依赖项添加所有lib，cmd中进入lib目录，使用dir /b *.lib>1.txt命令可生成目录，复制使用。
?2.3Libtorch环境变量配置
可以在系统环境变量中添加，或直接把所有DLL复制进Release或者Debug目录就不用配置环境了。
三、pytorch模型转换为Libtorch使用的pt
# -*- coding:utf-8 -*-
import torch
model = torch.load("red_model.pth", map_location='cpu')
model.eval()
# 向模型中输入数据以得到模型参数
example = torch.rand(1, 3, 512, 512) # N*C*H*W
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)
# 保存模型
traced_script_module.save("red_models_trace.pt")四、C++中Libtorch的使用
/****************************************
@brief : 分割
@input : 图像
@output : 掩膜
*****************************************/
void SegmentAI(Mat& imgSrc, int width, int height)
{
cv::Mat transImg;
cv::resize(imgSrc, transImg, cv::Size(512, 512));
//Deserialize the ScriptModule
torch::jit::script::Module Module = torch::jit::load("models_trace.pt");
//Module.to(at::kCUDA);//XXX-GPU版本添加
//processing
//cv::cvtColor(image_transfomed, image_transfomed, cv::COLOR_BGR2RGB); //转RGB
//Mat to tensor
torch::Tensor tensorImg = torch::from_blob(transImg.data, { transImg.rows, transImg.cols,3 }, torch::kByte);
tensorImg = tensorImg.permute({ 2,0,1 });
tensorImg = tensorImg.toType(torch::kFloat);
tensorImg = tensorImg.div(255);
tensorImg = tensorImg.unsqueeze(0);
//excute the model
torch::Tensor output = Module.forward({ tensorImg }).toTensor();
//tensor to Mat
torch::Tensor output_max = output.argmax(1);
output_max = output_max.squeeze();
output_max = output_max == 1;
output_max = output_max.mul(255).to(torch::kU8);
output_max = output_max.to(torch::kCPU);
Mat conjMask(Size(512, 512), CV_8UC1);
memcpy((void*)conjMask.data, output_max.data_ptr(), sizeof(torch::kU8) * output_max.numel());
//最大连通域
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
double largest_area = 0;
int largest_contour_index = 0;
findContours(conjMask, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) // iterate through each contour.
{
double area = contourArea(contours[i]); // Find the area of contour
if (area > largest_area)
{
largest_area = area;
largest_contour_index = i;
}
}
Mat conjMaskMax = Mat(512, 512, CV_8UC1, cv::Scalar::all(0));
if (contours.size() != 0)
{
fillPoly(conjMaskMax, contours[largest_contour_index], Scalar(255, 255, 255), 8, 0);
}
resize(conjMaskMax, conjMaskMax, cv::Size(width, height));
conjMaskMax.convertTo(imgSrc, CV_8UC1, 255, 0);
}?
参考文献
windows+VS2019+PyTorchLib配置使用攻略 - 简书 (jianshu.com)
https://www.jianshu.com/p/2371ee8b45f0
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