使用OpenCv+ENet实现语义分割
效果图
介绍
在本教程中，您将学习如何使用OpenCV，深度学习和ENet架构执行语义分割。阅读本教程后，您将能够使用OpenCV对图像和视频应用语义分割。深度学习有助于增加计算机视觉的前所未有的准确性，包括图像分类，对象检测，现在甚至是分割。传统分割涉及将图像分割成若干模块（Normalized Cuts, Graph Cuts, Grab Cuts, superpixels,等）; 但是，算法并没有真正理解这些部分代表什么。
另一方面，语义分割算法会作如下的工作：
1、分割图像划分成有意义的部分
2、同时，将输入图像中的每个像素与类标签（即人，道路，汽车，公共汽车等）相关联。
语义分割算法很强大，有很多用例，包括自动驾驶汽车 - 在今天的文章中，我将向您展示如何将语义分割应用于道路场景图像以及视频！
OpenCV和深度学习的语义分割
在这篇文章中，我们将讨论ENet深度学习框架，并且演示如何使用ENet对图像和视频流进行语义分割。
ENet语义分割框架
ENet语义分割框架
在本教程中我们将使用的语义分割框架是ENet，他是基于Paszke等人的2016年的论文Net：ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation：
Abstract: ...In this paper, we propose a novel deep neural network architecture named ENet (efficient neural network), created specifically for tasks requiring low latency operation. ENet is up to 18× faster, requires 75× less FLOPs, has 79× less parameters, and provides similar or better accuracy to existing models. ...（大概就是速度提高了18倍，参数减少了79倍，然后精度更高速度更快）。
一个正向传播在我的（垃圾）笔记本CPU（i5-6200）上花费了0.5S左右的时间，如果使用GPU将更快。Paszke等人在The Cityscapes Dataset训练了他们的数据集，你可以根据需求选择你需要的数据集进行训练。并且这个数据集还带有用于城市场景理解的图像示例。
我们使用训练了20种类的模型，包括：
Unlabeled (i.e., background)RoadSidewalkBuildingWallFencePoleTrafficLightTrafficSignVegetationTerrainSkyPersonRiderCarTruckBusTrainMotorcycleBicycle
接下来，您将学习如何应用语义分段来提取图像和视频流中每个类别，像素之间的映射关系。如果您有兴趣训练自己的ENet模型以便在自己的自定义数据集上进行分割，可以参考此页面，作者已提供了有关如何进行训练的教程。
工程结构
若需要工程源码可以直接在下方留言邮箱或者公众号留言邮箱。
下面让我们在工程目录下面运行 tree：
. ├── enet-cityscapes│ ├── enet-classes.txt│ ├── enet-colors.txt│ └── enet-model.net├── images│ ├── example_01.png│ ├── example_02.jpg│ ├── example_03.jpg│ └── example_04.png├── output│ └── massachusetts_output.avi├── segment.py├── segment.pyc├── segment_video.py└── videos ├── massachusetts.mp4 └── toronto.mp44 directories, 13 files
工程包括四个目录：
enet-cityscapes/: 包含了训练好了的深度学习模型，颜色列表，颜色labels。images/: 包含四个测试用的图片。output/: 生成的输出视频。videos/: 包含了两个示例视频用于测试我们的程序。
接下来，我们将分析两个python脚本：
segment.py: 对单个图片进行深度学习语义分割，我们将首先在单个图像进行测试然后再将其运用到视频中。segment_video.py: 对视频进行语义分割。
使用OpenCv对图像进行语义分割：
# import the necessary packagesimport numpy as npimport argparseimport imutilsimport timeimport cv2# construct the argument parse and parse the argumentsap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-m", "--model", required=True,
help="path to deep learning segmentation model")
ap.add_argument("-c", "--classes", required=True,
help="path to .txt file containing class labels")
ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
help="path to input image")
ap.add_argument("-l", "--colors", type=str,
help="path to .txt file containing colors for labels")
ap.add_argument("-w", "--width", type=int, default=500,
help="desired width (in pixels) of input image")
args = vars(ap.parse_args())首先我们需要导入相应的包， 并且设置相应的参数：
numpy Python 科学计算基础包。
argparse: python的一个命令行解析包。
imutils: Python图像操作函数库,提供一系列的便利功能。
time: Time access and conversions。
cv2 ：建议安装3.4+的版本。
接下来让我们解析类标签文件和颜色：
# load the class label namesCLASSES = open(args["classes"]).read().strip().split("\n")
# if a colors file was supplied, load it from diskif args["colors"]:
COLORS = open(args["colors"]).read().strip().split("\n")
COLORS = [np.array(c.split(",")).astype("int") for c in COLORS]
COLORS = np.array(COLORS, dtype="uint8")
# otherwise, we need to randomly generate RGB colors for each class# labelelse: # initialize a list of colors to represent each class label in
# the mask (starting with 'black' for the background/unlabeled
# regions)
np.random.seed(42)
COLORS = np.random.randint(0, 255, size=(len(CLASSES) - 1, 3),
dtype="uint8")
COLORS = np.vstack([[0, 0, 0], COLORS]).astype("uint8")首先将CLASSES加载到内存中，如果我们提供了每一个类别的标签的COLORS，那么我们就将其加载到内存; 若没有则为每一个标签随机生成 COLORS。
为了更好的可视化，我们使用OpenCv绘制一个颜色和类别的图列（legend）：
# initialize the legend visualizationlegend = np.zeros(((len(CLASSES) * 25) + 25, 300, 3), dtype="uint8") # loop over the class names + colorsfor (i, (className, color)) in enumerate(zip(CLASSES, COLORS)): # draw the class name + color on the legend color = [int(c) for c in color] cv2.putText(legend, className, (5, (i * 25) + 17), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.rectangle(legend, (100, (i * 25)), (300, (i * 25) + 25), tuple(color), -1)
如图左边所示为所绘制的legend 的效果图：
效果图
然后我们将深度学习分割应用于图像：
# load our serialized model from diskprint("[INFO] loading model...")
net = cv2.dnn.readNet(args["model"])
# load the input image, resize it, and construct a blob from it,# but keeping mind mind that the original input image dimensions# ENet was trained on was 1024x512image = cv2.imread(args["image"])
image = imutils.resize(image, width=args["width"])
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1 / 255.0, (1024, 512), 0,
swapRB=True, crop=False)
# perform a forward pass using the segmentation modelnet.setInput(blob)
start = time.time()
output = net.forward()
end = time.time()
# show the amount of time inference tookprint("[INFO] inference took {:.4f} seconds".format(end - start))上面这段代码，使用Python和OpenCv对图像进行语义分割：
cv2.dnn.readNet(): 记载模型。构建一个
blob： 由于我们训练的ENet模型的输入图像的大小为1024X512因此这里应该使用相同的大小。将
blob输入到网络中，并且通过这个神经网络执行一个forward pass， 并且输出使用的时间。
可视化我们的结果
最后我们需要可视化我们的结果：
在程序的其余行中，我们将生成一个颜色蒙层以覆盖原始图像。 每个像素都有一个相应的类标签索引，使我们可以看到屏幕上的语义分割结果。
# infer the total number of classes along with the spatial dimensions# of the mask image via the shape of the output array(numClasses, height, width) = output.shape[1:4]# our output class ID map will be num_classes x height x width in# size, so we take the argmax to find the class label with the# largest probability for each and every (x, y)-coordinate in the# imageclassMap = np.argmax(output[0], axis=0)# given the class ID map, we can map each of the class IDs to its# corresponding colormask = COLORS[classMap]
cv2.imshow("mask", mask)# resize the mask and class map such that its dimensions match the# original size of the input image (we're not using the class map# here for anything else but this is how you would resize it just in# case you wanted to extract specific pixels/classes)mask = cv2.resize(mask, (image.shape[1], image.shape[0]),
interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
classMap = cv2.resize(classMap, (image.shape[1], image.shape[0]),
interpolation=cv2.INTER_NEAREST)# perform a weighted combination of the input image with the mask to# form an output visualizationoutput = ((0.4 * image) + (0.6 * mask)).astype("uint8")# show the input and output imagescv2.imshow("Legend", legend)
cv2.imshow("Input", image)
cv2.imshow("Output", output)
cv2.waitKey(0)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
exit我们首先是从output中提取出 numClasses, height, width，然后计算 classMap和mask。其中 classMap是output的每个（x，y）坐标的最大概率的类标签索引（class label index）。通过 calssMap作为Numpy的数组索引来找到每个像素相对应的可视化颜色。
之后就是简单的尺寸变换以使得尺寸相同，之后进行叠加。
单个图像的结果：
根据用法输入相应的命令行参数，运行程序，以下是一个示例：
python3 segment.py --model enet-cityscapes/enet-model.net --classes enet-cityscapes/enet-classes.txt --colors enet-cityscapes/enet-colors.txt --image images/example_03.jpg
最终得到的结果：
效果图
效果图
很容易发现，它可以清晰地分类并准确识别人和自行车。确定了道路，人行道，汽车。。
在视频中执行语义分割：
这个部分的代码位于 segment_video.py中， 首先加载模型，初始化视频流：
# load our serialized model from diskprint("[INFO] loading model...")
net = cv2.dnn.readNet(args["model"])# initialize the video stream and pointer to output video filevs = cv2.VideoCapture(args["video"])
writer = None# try to determine the total number of frames in the video filetry:
prop = cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT if imutils.is_cv2() \ else cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT
total = int(vs.get(prop))
print("[INFO] {} total frames in video".format(total))# an error occurred while trying to determine the total# number of frames in the video fileexcept:
print("[INFO] could not determine # of frames in video")
total = -1之后读取视频流，并且作为网络的输入，这部分和 segment.py大致相同：
# loop over frames from the video file streamwhile True: # read the next frame from the file
(grabbed, frame) = vs.read() # if the frame was not grabbed, then we have reached the end
# of the stream
if not grabbed: break
# construct a blob from the frame and perform a forward pass
# using the segmentation model
frame = imutils.resize(frame, width=args["width"])
blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1 / 255.0, (1024, 512), 0,
swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
start = time.time()
output = net.forward()
end = time.time() # infer the total number of classes along with the spatial
# dimensions of the mask image via the shape of the output array
(numClasses, height, width) = output.shape[1:4] # our output class ID map will be num_classes x height x width in
# size, so we take the argmax to find the class label with the
# largest probability for each and every (x, y)-coordinate in the
# image
classMap = np.argmax(output[0], axis=0) # given the class ID map, we can map each of the class IDs to its
# corresponding color
mask = COLORS[classMap] # resize the mask such that its dimensions match the original size
# of the input frame
mask = cv2.resize(mask, (frame.shape[1], frame.shape[0]),
interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # perform a weighted combination of the input frame with the mask
# to form an output visualization
output = ((0.3 * frame) + (0.7 * mask)).astype("uint8")然后我们将输出的视频流写入到文件中：
# check if the video writer is None
if writer is None: # initialize our video writer
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG")
writer = cv2.VideoWriter(args["output"], fourcc, 30,
(output.shape[1], output.shape[0]), True) # some information on processing single frame
if total > 0:
elap = (end - start)
print("[INFO] single frame took {:.4f} seconds".format(elap))
print("[INFO] estimated total time: {:.4f}".format(
elap * total)) # write the output frame to disk
writer.write(output) # check to see if we should display the output frame to our screen
if args["show"] > 0:
cv2.imshow("Frame", output)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
# if the `q` key was pressed, break from the loop
if key == ord("q"): break最终的视频演示可以查看下面的视频：
python3 segment_video.py --model enet-cityscapes/enet-model.net \ --classes enet-cityscapes/enet-classes.txt \ --colors enet-cityscapes/enet-colors.txt \ --video videos/massachusetts.mp4 \ --output output/massachusetts_output.avi
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作者：机智的小火箭
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