在实时音视频领域,如何基于 TensorFlow 实现图像识别

阅读数:4386 2019 年 9 月 2 日 11:55

在实时音视频领域,如何基于 TensorFlow 实现图像识别

近两年来,Python 在众多编程语言中的热度一直稳居前五,热门程度可见一斑。 Python 拥有很活跃的社区和丰富的第三方库,Web 框架、爬虫框架、数据分析框架、机器学习框架等,开发者无需重复造轮子,可以用 Python 进行 Web 编程、网络编程,开发多媒体应用,进行数据分析,或实现图像识别等应用。其中图像识别是最热门的应用场景之一,也是与实时音视频契合度最高的应用场景之一。

本文将分享 TensorFlow 图像识别的实现。然后,我们尝试将 TensorFlow 与 Agora Python SDK 结合,来实现在实时音视频通话下的图像识别。我们利用 Agora Python SDK 来完成音视频的编解码、降噪、回声消除、低延时传输等任务,并将视频图像以 RGB 格式传输给 TensorFlow,然后我们通过 TensorFlow 来进行图像识别,将识别结果返回给客户端。

先分享一下 Demo 的识别效果。左图是对端的视频图像,右下角是我们本地的视频图像,在识别对端图像后,右侧的文本框中会显示出识别结果。注意,这个🙂贴纸只是后期 P 上去的,我们在 Demo 中还没有加入贴图的功能,如果你感兴趣,可以试着在 Demo 基础上做改进,丰富功能。

在实时音视频领域,如何基于 TensorFlow 实现图像识别

首先,我们还是要先介绍一下 TensorFlow 的图像识别原理与方法。

TensorFlow 图片及物体识别

TensorFlow 是 Google 的开源深度学习库,你可以使用这个框架以及 Python 编程语言,构建大量基于机器学习的应用程序。而且还有很多人把 TensorFlow 构建的应用程序或者其他框架,开源发布到 GitHub 上。所以我们今天主要基于 Tensorflow 学习下物体识别。

TensorFlow 提供了用于检测图片或视频中所包含物体的 API,详情点击此处。

物体检测是检测图片中所出现的全部物体并且用矩形(Anchor Box)进行标注,物体的类别可以包括多种,例如人、车、动物、路标等。举个例子了解 TensorFlow 物体检测 API 的使用方法,这里使用预训练好的 ssd_mobilenet_v1_coco 模型(Single Shot MultiBox Detector),更多可用的物体检测模型可以点击这里

加载库

复制代码
# -*- coding:
utf-8 -*-
import numpy as
np
import
tensorflow as tf
import
matplotlib.pyplot as plt
from PIL import
Image
from utils
import label_map_util
from utils
import visualization_utils as vis_util

定义部分常量

复制代码
PATH_TO_CKPT = 'ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17/frozen_inference_graph.pb'
PATH_TO_LABELS = 'ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17/mscoco_label_map.pbtxt'
NUM_CLASSES = 90

加载预训练好的模型

复制代码
detection_graph = tf.Graph()
with detection_graph.as_default():
od_graph_def = tf.GraphDef()
with tf.gfile.GFile(PATH_TO_CKPT, 'rb') as fid:
od_graph_def.ParseFromString(fid.read())
tf.import_graph_def(od_graph_def, name='')

加载分类标签数据

复制代码
label_map = label_map_util.load_labelmap(PATH_TO_LABELS)
categories = label_map_util.convert_label_map_to_categories(label_map,max_num_classes=NUM_CLASSES, use_display_name=True)
category_index = label_map_util.create_category_index(categories)

将图片转化为数组,并测试图片路径

复制代码
def load_image_into_numpy_array(image):
(im_width, im_height) = image.size
return np.array(image.getdata()).reshape((im_height, im_width, 3)).astype(np.uint8)
TEST_IMAGE_PATHS = ['test_images/image1.jpg', 'test_images/image2.jpg']

使用模型进行物体检测

复制代码
with detection_graph.as_default():
with tf.Session(graph=detection_graph) as sess:
image_tensor = detection_graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0')
detection_boxes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0')
detection_scores = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0')
detection_classes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')
num_detections = detection_graph.get_tensor_by_name('num_detections:0')
for image_path in TEST_IMAGE_PATHS:
image = Image.open(image_path)
image_np = load_image_into_numpy_array(image)
image_np_expanded = np.expand_dims(image_np, axis=0)
(boxes, scores, classes, num) = sess.run(
[detection_boxes, detection_scores, detection_classes, num_detections],
feed_dict={image_tensor: image_np_expanded})
vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(image_np, np.squeeze(boxes), np.squeeze(classes).astype(np.int32), np.squeeze(scores), category_index, use_normalized_coordinates=True, line_thickness=8)
plt.figure(figsize=[12, 8])
plt.imshow(image_np)
plt.show()

检测结果如下,第一张图片检测出了两只狗狗

在实时音视频领域,如何基于 TensorFlow 实现图像识别

实时音视频场景下 Tensorflow 物体识别

既然 Tensorflow 在静态图片的物体识别已经相对成熟,那在现实场景中,大量的实时音视频互动场景中,如何来做物体识别?我们现在基于声网实时视频的 SDK,阐述如何做物体识别。

首先我们了解视频其实就是由一帧一帧的图像组合而成,所以从这个层面来说,视频中的目标识别就是从每一帧图像中做目标识别,从这个层面上讲,二者没有本质区别。在理解这个前提的基础上,我们就可以相对简单地做实时音视频场景下 Tensorflow 物体识别。

1)读取 Agora 实时音视频,截取远端视频流的图片

复制代码
def onRenderVideoFrame(uid, width, height, yStride,
uStride, vStride, yBuffer, uBuffer, vBuffer,
rotation, renderTimeMs, avsync_type):
# 用 isImageDetect 字段判断前一帧图像是否已完成识别,若完成置为 True, 执行以下代码,执行完置为 false
if EventHandlerData.isImageDetect:
y_array = (ctypes.c_uint8 * (width * height)).from_address(yBuffer)
u_array = (ctypes.c_uint8 * ((width // 2) * (height // 2))).from_address(uBuffer)
v_array = (ctypes.c_uint8 * ((width // 2) * (height // 2))).from_address(vBuffer)
Y = np.frombuffer(y_array, dtype=np.uint8).reshape(height, width)
U = np.frombuffer(u_array, dtype=np.uint8).reshape((height // 2, width // 2)).repeat(2, axis=0).repeat(2, axis=1)
V = np.frombuffer(v_array, dtype=np.uint8).reshape((height // 2, width // 2)).repeat(2, axis=0).repeat(2, axis=1)
YUV = np.dstack((Y, U, V))[:height, :width, :]
# AI 模型中大多数模型都是 RGB 格式训练,声网提供的视频回调数据源是 YUV 格式,我们做下格式转换
RGB = cv2.cvtColor(YUV, cv2.COLOR_YUV2RGB, 3)
EventHandlerData.image = Image.fromarray(RGB)
EventHandlerData.isImageDetect = False

2)Tensorflow 对截取图片进行物体识别

复制代码
class objectDetectThread(QThread):
objectSignal = pyqtSignal(str)
def __init__(self):
super().__init__()
def run(self):
detection_graph = EventHandlerData.detection_graph
with detection_graph.as_default():
with tf.Session(graph=detection_graph) as sess:
(im_width, im_height) = EventHandlerData.image.size
image_np = np.array(EventHandlerData.image.getdata()).reshape((im_height, im_width, 3)).astype(np.uint8)
image_np_expanded = np.expand_dims(image_np, axis=0)
image_tensor = detection_graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0')
boxes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0')
scores = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0')
classes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')
num_detections = detection_graph.get_tensor_by_name('num_detections:0')
(boxes, scores, classes, num_detections) = sess.run(
[boxes, scores, classes, num_detections],
feed_dict={image_tensor: image_np_expanded})
objectText = []
# 如果识别概率大于百分之四十,我们就在文本框内显示所识别物体
for i, c in enumerate(classes[0]):
if scores[0][i] > 0.4
object = EventHandlerData.category_index[int(c)]['name']
if object not in objectText:
objectText.append(object)
else:
break
self.objectSignal.emit(', '.join(objectText))
EventHandlerData.detectReady = True
# 本帧图片识别完,isImageDetect 字段置为 True,再次开始读取并转换 Agora 远端实时音视频
EventHandlerData.isImageDetect = True

我们已经将这个 Demo 以及 Agora Python SDK 上传至 Github,大家可以直接下载使用: Agora Python TensorFlow Demo

Agora Python TensorFlow Demo 编译指南

  • 点击下载 Agora Python SDK
  • 若是 Windows,复制.pyd and .dll 文件到本项目文件夹根目录;若是 IOS,复制.so 文件到本文件夹根目录
  • 下载 Tensorflow 模型, 然后把 object_detection 文件复制. 到本文件夹根目录
  • 安装 Protobuf。然后运行:
复制代码
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
  • 点击下载预先训练的模型
  • 推荐使用 ssd_mobilenet_v1_coco
    和 ssdlite_mobilenet_v2_coco,因为他们相对运行较快
  • 提取 frozen graph, 命令行运行:
复制代码
python extractGraph.py --model_file='FILE_NAME_OF_YOUR_MODEL'

请注意,这个 Demo 仅作为演示使用,从获取到远端实时视频画面,到 TensorFlow 进行识别处理,再到显示出识别效果,期间需要 2 至 4 秒。不同网络情况、设备性能、算法模型,其识别的效率也不同。感兴趣的开发者可以尝试更换自己的算法模型,来优化识别的延时。

如果 Demo 运行中遇到问题,请在 Github 直接提 issue。

作者介绍

金叶清,6 年研发运营经验,从事开发者社区领域工作近五年。曾负责华为开发者社区相关运营工作;目前就职于声网,从事开发者布道师工作。

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