Windows: PaddleClas 预测部署(四)

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基于上篇文章部署三,将详细介绍Python 和 C# 调用Dll传参 实现PaddleClas的预测部署

项目地址:Windows: PaddleClas 预测部署(四)

上篇文章主要介绍了:如何生成 exe可执行文件进行预测,如何生成dll动态链接库Python/C#调用预测(图片路径是再生成dll前规定好的,并不能实现从外界传参调用)

接下来主要介绍传参进来实现更便捷的dll调用

准备:

往下进行前,需要已经完成文章部署三的cmake编译工作

注意生成dll前,需要把deploy/cpp_infer/CMakeLists.txt文件内的

add_executable(${DEMO_NAME} ${SRCS})

改为
ADD_library(${DEMO_NAME} SHARED ${SRCS})

否则会生成exe文件


 

能够按照文章部署三1.4章节成功编译,并打开:



一,Python调用DLL 进行预测(对DLL 传输字符串)

1.1更改main.cpp

传输前,需要在编译生成的C++项目中更改main.cpp,(如果忘记如何更改请查看文章部署三):

主要是将预测分为了 加载模型 和 图片预测 两个函数用于分别调用,这样也可以缩短我们的预测时间

main.cpp代码具体如下:

#include "opencv2/core.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include <chrono>
#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <opencv2/core/utils/filesystem.hpp>
#include <ostream>
#include <vector>
#include <cstring>
#include <fstream>
#include <numeric>

#include <include/cls.h>
#include <include/cls_config.h>

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace PaddleClas;

static PaddleClas::Classifier *clas;  //定义全局对象

extern "C" __declspec(dllexport) int LoadModel(char* cfig); //表示python可以调用该dll   
extern "C" __declspec(dllexport) int Infer(char* jpg); //表示python可以调用该dll   

int LoadModel(char* cfig) {    //加载模型

    ClsConfig config(cfig);
    config.PrintConfigInfo();
    clas = new PaddleClas::Classifier(config.cls_model_path, config.cls_params_path,
        config.use_gpu, config.gpu_id, config.gpu_mem,
        config.cpu_math_library_num_threads, config.use_mkldnn,
        config.use_tensorrt, config.use_fp16,
        config.resize_short_size, config.crop_size);

    return 0;
}

int Infer(char* jpg) {			//预测图片

    std::string path(jpg);
    std::vector<std::string> img_files_list;
    if (cv::utils::fs::isDirectory(path)) {
        std::vector<cv::String> filenames;
        cv::glob(path, filenames);
        for (auto f : filenames) {
            img_files_list.push_back(f);
        }
    }
    else {
        img_files_list.push_back(path);
    }
    std::cout << "img_file_list length: " << img_files_list.size() << std::endl;

    double elapsed_time = 0.0;
    int warmup_iter = img_files_list.size() > 5 ? 5 : 0;
    for (int idx = 0; idx < img_files_list.size(); ++idx) {
        std::string img_path = img_files_list[idx];
        cv::Mat srcimg = cv::imread(img_path, cv::IMREAD_COLOR);
        cv::cvtColor(srcimg, srcimg, cv::COLOR_BGR2RGB);

        double run_time = clas->Run(srcimg);
        if (idx >= warmup_iter) {
            elapsed_time += run_time;
            std::cout << "Current image path: " << img_path << std::endl;
            std::cout << "Current time cost: " << run_time << " s, "
                << "average time cost in all: "
                << elapsed_time / (idx + 1 - warmup_iter) << " s." << std::endl;
        }
        else {
            std::cout << "Current time cost: " << run_time << " s." << std::endl;
        }
    }
    return 0;
}

 

完成后重新生成 DLL文件即可

1.2 更改Python

C++部分更改完成后,开始配置python用于调用DLL

Python传输DLL字符串,需要使用ctypes对字符串进行转换,因为python里面没有string类型 ,代码主要为下:

from ctypes import *
import ctypes


dll=CDLL("G:\\projects\\PaddleClas-release-2.0\\deploy\\cpp_infer\\out\\Release\\clas_system.dll")

config=bytes("G:/projects/PaddleClas-release-2.0/deploy/cpp_infer/tools/config.txt","utf-8")
jpg=bytes('E:/PaddleClas-release-2.0/demo/cat_9.jpg',"utf-8")

LoadModel = dll.LoadModel(config)  	#加载模型
infer = dll.Infer(jpg)			#预测图片

1.3导入关联DLL

如果出现以下错误,提示找不到DLL文件:(如果没有出现请忽略)

 

原因在于生成的DLL再调用其他DLL文件,但是该文件DLL没有找到,可以将预测库内paddle_inference_install_dir\paddle\lib\paddle_fluid.dll 文件复制到 生成DLL的Release目录内:

 

1.3 更改config.txt配置

调用DLL会为其传 config.txt 和 预测图片 的路径 ,在传输前需要对 config.txt的内容进行更改:

deploy\cpp_infer\tools\config.txt内容如下:

 

# model load config
use_gpu  1				#使用gpu
gpu_id  0
gpu_mem  2000 #4000		#gpu内存,根据自己gpu内存来
cpu_math_library_num_threads  10
use_mkldnn 1
use_tensorrt 0
use_fp16 0

# cls config
cls_model_path  G:\projects\PaddleClas-release-2.0\output\ResNet50_vd\best_model\mp\inference.pdmodel  #inference 模型文件路径
cls_params_path G:\projects\PaddleClas-release-2.0\output\ResNet50_vd\best_model\mp\inference.pdiparams  #inference 权重文件路径
resize_short_size 256
crop_size 224

 

inference文件再部署一四章节中有说明和导出

 

 

1.4 配置准备就绪后运行python

 

 

成功预测(此次使用的模型是再本机训练的,轮数不高只做示例,若提高效果可以尝试使用预训练模型训练后的模型,具体内容请查看PaddleClasGitHub)

调用DLL,还有一点,config和jpg路径千万不要写错,否则会出Windows Error -529697949错误

调用DLL,还有一点,config和jpg路径千万不要写错,否则会出Windows Error -529697949错误

调用DLL,还有一点,config和jpg路径千万不要写错,否则会出Windows Error -529697949错误,重要的事情说三篇

二、C#调用dll

C#调用DLL前,需要创建一个控制台应用,如果有问题可以参考部署三2.6章节

2.1 C#导入DLL

控制台应用创建完成后,需要将我们之前的DLL以及关联的DLL都导入到C#内(关联DLL也包括预测库内的paddle_fluid.dll)

 

关联DLL从目录PaddleClas-release-2.0\deploy\cpp_infer\out\Release复制到C#项目 ConsoleApp1\bin\Debug\netcoreapp3.1 目录内

 

 

2.2 打开C#项目,录入代码如下:

using System;
using System.Runtime.InteropServices;

namespace ConsoleApp1
{
    class Program
    {
        [DllImport("clas_system.dll", EntryPoint = "LoadModel", CharSet = CharSet.Ansi)]
        public static extern void LoadModel(string config);//,string jpg
        [DllImport("clas_system.dll", EntryPoint = "Infer", CharSet = CharSet.Ansi)]
        public static extern void Infer(string jpg);//,string jpg
        static void Main()
        {
            string config = "G:/projects/PaddleClas-release-2.0/deploy/cpp_infer/tools/config.txt";
            string jpg = "E:/PaddleClas-release-2.0/demo/cat_9.jpg";
            LoadModel(config);
            Infer(jpg);
            Console.Write("Press any key to continue . . . ");
            Console.ReadKey(true);
        }
    }
}

 

 

2.3 运行:

可以F5运行程序,或者在目录ConsoleApp1\bin\Debug\netcoreapp3.1内运行程序 ConsoleApp1.exe即可

 

 

 

预测程序没有设置返回值,预测结果即显示在控制台内,在此基础上我们还可以添加更多便于预测的方法,比如在控制台内输入图片路径,或者一批图片等等,再或者创建窗体(需要修改c++返回值),更多有趣的功能可以自己尝试~

 

还有一点,一定要确定 文件目录 是存在的,要不报错会很迷糊

 

如果在部署过程中有任何问题欢迎在评论区提出,或者在PaddleClas-Github提issue

本文链接http://www.dzjqx.cn/news/show-617415.html