前言
之前博客: 【YOLOv5】LabVIEW+OpenVINO讓你的YOLOv5在CPU上飛起來給大家介紹了在LabVIEW上使用openvino加速推理,在CPU上也能感受絲滑的實時物體識別。那我們今天就一起來看一下如何使用LabVIEW+OpenVINO在CPU上部署新冠肺炎CT圖像病害分割,本次實戰(zhàn)模型主要是來自大佬:翼達口香糖,博客:https://blog.csdn.net/weixin_47567401/article/details/122809410
一、LabVIEW視覺工具包下載與配置
1、視覺工具包的下載安裝
可在如下鏈接中下載OpenVINO版工具包: https://download.csdn.net/download/virobotics/18434228
2、OpenVINO toolkit下載安裝
下載地址: 英特爾? Distribution of OpenVINO? 工具套件
1)點擊Dev Tools
2)選擇版本,選擇如下版本,并DownLoad:
3)下載后,運行安裝即可?。ńㄗh安裝到默認路徑)
4)可以選擇安裝路徑,具體安裝可以參考官方文檔: https://docs.openvino.ai/cn/latest/openvino_docs_install_guides_installing_openvino_windows.html
5)安裝完成后, 請記得配置環(huán)境變量 ,即在電腦的環(huán)境變量-->系統(tǒng)變量-->path種添加如下變量
二、模型獲取
openvino工作流程,和其他的部署工具都差不多,訓練好模型,解析成openvino專用的.xml和.bin,隨后傳入Inference Engine中進行推理。本實戰(zhàn)中的模型來自: https://blog.csdn.net/weixin_47567401/article/details/122809410,你可以在這里下載到模型:下載模型鏈接
三、語義分割之Unet
1、語義分割在醫(yī)療影像上的應用
**隨著人工智能的崛起,將神經(jīng)網(wǎng)絡與醫(yī)療診斷結(jié)合也成為研究熱點,智能醫(yī)療研究逐漸成熟。在智能醫(yī)療領(lǐng)域,語義分割主要應用于腫瘤圖像分割,齲齒診斷等。(下圖分別是齲齒診斷,頭部CT掃描緊急護理診斷輔助和肺癌診斷輔助) **
2、Unet簡介
U-Net 起源于醫(yī)療圖像分割,整個網(wǎng)絡是標準的encoder-decoder網(wǎng)絡,特點是參數(shù)少,計算快,應用性強,對于一般場景適應度很高。原始U-Net的結(jié)構(gòu)如右圖所示,由于網(wǎng)絡整體結(jié)構(gòu)類似于大寫的英文字母U,故得名U-net。左側(cè)可視為一個編碼器,右側(cè)可視為一個解碼器。編碼器有四個子模塊,每個子模塊包含兩個卷積層,每個子模塊之后通過max pool進行下采樣。由于卷積使用的是valid模式,故實際輸出比輸入圖像小一些。具體來說,后一個子模塊的分辨率=(前一個子模塊的分辨率-4)/2。U-Net使用了Overlap-tile 策略用于補全輸入圖像的上下信息,使得任意大小的輸入圖像都可獲得無縫分割。同樣解碼器也包含四個子模塊,分辨率通過上采樣操作依次上升,直到與輸入圖像的分辨率基本一致。該網(wǎng)絡還使用了跳躍連接,以拼接的方式將解碼器和編碼器中相同分辨率的feature map進行特征融合,幫助解碼器更好地恢復目標的細節(jié)。
四、LabVIEW+OpenVINO在CPU上部署新冠肺炎檢測模型(covid_main.vi )
運行本項目,請務必安裝新版工具包及OpenVINO toolkit,否則會報錯無法運行
1、實現(xiàn)過程
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**dnn模塊調(diào)用IR模型(模型優(yōu)化器) **
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**設置計算后臺與計算目標設備(推理引擎加速) **
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讀取待檢測的影像圖片
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**圖像預處理(blobFromImage) **
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**推理 **
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**后處理 **
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**繪制分割出的感染區(qū)域 **
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添加logo和標題,并將其保存為MP4
-
**后處理中 **
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**先將mat reshape 成512*512 **
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**進行二值化閾值處理 **
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**尋找輪廓 **
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**繪制輪廓 **
-
在指定地方繪制logo
-
將其在前面板顯示并保存為MP4,保存為MP4之前記得進行顏色空間轉(zhuǎn)換。
2、程序源碼
大家可關(guān)注微信公眾號: VIRobotics ,回復關(guān)鍵字: 新冠肺炎檢測實戰(zhàn) 獲取本次分享內(nèi)容的完整項目源碼及模型。
如您想要探討更多關(guān)于LabVIEW與人工智能技術(shù),歡迎加入我們進行技術(shù)交流:705637299,進群請備注暗號:LabVIEW機器學習
3、推理運行
請將下載的項目放在不包含中文的路徑下,打開covid_main.vi,修改檢測影像路徑為實際路徑,運行檢測
有如下四個文件夾可選
注意:readNetFromModelOptimizer.vi中IR模型****路徑不可以包含中文
4、運行效果
附加說明
- 操作系統(tǒng):Windows10
- python:3.6及以上
- LabVIEW:2018及以上 64位版本
- 視覺工具包:techforce_lib_opencv_cpu-1.0.0.73.vip
- OpenVINO:2021.4.2
總結(jié)
以上就是今天要給大家分享的內(nèi)容。
如果文章對你有幫助,歡迎?關(guān)注、
審核編輯 黃宇
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