「模型即服务AI」1分钟调用SOTA人脸检测,同时搭建时光相册小应用—【OpenVI—代码解读系列】

本文涉及的产品
视觉智能开放平台,图像资源包5000点
视觉智能开放平台,视频资源包5000点
视觉智能开放平台,分割抠图1万点
简介: 最近有两个计算机应用发展的方向正在潜移默化的汇拢中:1.)模型即服务 2.)人工智能(AI)。它们的会师正逐渐形成模型即服务AI热潮。 近几年模型即服务一直被人津津乐道,这是提升AI编程效率、加速AI创新应用的大趋势。人工智能领域近几年非常火热,基于AI的行业创新应用层出不穷,尤其今年的AI绘画又大有元年之势,相应介绍可查阅《人工智能内容生成元年—AI绘画原理解析》。如下章节将重点介绍如何通过模型即服务来完成AI功能调用以及相应AI应用搭建。

1.gif

时光相册应用效果


一、物料


人脸检测:稳定调用及效果更好的API,详见视觉开放智能平台:人脸检测与五官定位


二、背景


     最近有两个计算机应用发展的方向正在潜移默化的汇拢中:1.)模型即服务 2.)人工智能(AI)。它们的会师正逐渐形成模型即服务AI热潮。


     什么是模型即服务呢?顾名思义模型即服务(MaaS)是一种用较少的代码、以较快的速度来调用AI功能以及部署AI服务的平台。通过少量代码或不用代码实现AI场景应用创新。


     什么是人工智能呢?虽老生常谈,但本着空杯的心态,这里亦引用了百度百科上的定义:“人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。”


     近几年模型即服务一直被人津津乐道,这是提升AI编程效率、加速AI创新应用的大趋势。人工智能领域近几年非常火热,基于AI的行业创新应用层出不穷,尤其今年的AI绘画又大有元年之势。如下章节将重点介绍如何通过模型即服务来完成AI功能调用以及相应AI应用搭建


三、方法


1.)模型即服务AI功能调用:

首先打开notebook,可以通过示例右上角创建账号申领。亦或通过本地python环境安装直接调用(若本地环境暂无pip,则查看文档中“Python环境配置”部分)。等到环境ready后,试跑如下示例代码:


from modelscope.pipelines import pipeline

from modelscope.utils.constant import Tasks

 

mog_face_detection_func = pipeline(Tasks.face_detection, 'damo/cv_resnet101_face-detection_cvpr22papermogface')

src_img_path = 'https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/test/images/mog_face_detection.jpg'

raw_result = mog_face_detection_func(src_img_path)

print('face detection output: {}.'.format(raw_result))

 

# if you want to show the result, you can run

from modelscope.utils.cv.image_utils import draw_face_detection_no_lm_result

from modelscope.preprocessors.image import LoadImage

import cv2

import numpy as np

 

# load image from url as rgb order

src_img = LoadImage.convert_to_ndarray(src_img_path)

# save src image as bgr order to local

src_img  = cv2.cvtColor(np.asarray(src_img), cv2.COLOR_RGB2BGR)

cv2.imwrite('src_img.jpg', src_img)  

# draw dst image from local src image as bgr order

dst_img = draw_face_detection_no_lm_result('src_img.jpg', raw_result)

# save dst image as bgr order to local

cv2.imwrite('dst_img.jpg', dst_img)

# show dst image by rgb order

import matplotlib.pyplot as plt

dst_img  = cv2.cvtColor(np.asarray(dst_img), cv2.COLOR_BGR2RGB)

plt.imshow(dst_img)


     这样就完成了模型即服务的AI功能调用了。可以将这快速应用在平时需要调用人脸检测的场景中了。


2.)模型即服务AI应用搭建:


      在完成1.)步骤之后,可能有人会有疑问:“1.)步骤中的代码只适合自己调用,如何形成模型即服务的AI应用服务给更多人分享使用呢?”。本节重点介绍如何基于1.)进而完成相应模型即服务的样例AI应用。该应用的搭建将基于gradio实现,具体步骤如下:


a.)按照手册完成gradio环境配置。


b.)建立app.py文件并填充如下代码:


import gradio as gr

from modelscope.pipelines import pipeline

from modelscope.utils.constant import Tasks

from modelscope.utils.cv.image_utils import draw_face_detection_no_lm_result

from modelscope.preprocessors.image import LoadImage

from PIL import Image

import cv2

import numpy as np

 

###########################################

# gradio demo app 推断入口

###########################################

 

# gradio app demo 算法运行函数

definference(input_file):

   mog_face_detection_func = pipeline(Tasks.face_detection, 'damo/cv_resnet101_face-detection_cvpr22papermogface')

   src_img_path = 'https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/test/images/mog_face_detection.jpg'

   raw_result = mog_face_detection_func(src_img_path)

   print('face detection output: {}.'.format(raw_result))

 

   # load image from url as rgb order

   src_img = LoadImage.convert_to_ndarray(src_img_path)

   # save src image as bgr order to local

   src_img  = cv2.cvtColor(np.asarray(src_img), cv2.COLOR_RGB2BGR)

   cv2.imwrite('src_img.jpg', src_img)  

   # draw dst image from local src image as bgr order

   dst_img = draw_face_detection_no_lm_result('src_img.jpg', raw_result)

   # convert to rgb order

   dst_img  = cv2.cvtColor(np.asarray(dst_img), cv2.COLOR_BGR2RGB)

 

   return dst_img

 

 

# gradio app 环境参数

css_style = "#fixed_size_img {height: 240px;} " \

           "#overview {margin: auto;max-width: 600px; max-height: 400px;}"

title = "AI人脸检测应用"

 

###########################################

# gradio demo app

###########################################

with gr.Blocks(title=title, css=css_style) as demo:

   gr.HTML('''

     


                 

                   style="

                     display: inline-flex;

                     align-items: center;

                     gap: 0.8rem;

                     font-size: 1.75rem;

                   "

                 >

                   


                     AI人脸检测应用

                   

     ''')

 

   with gr.Row():

       img_input = gr.Image(type="pil", elem_id="fixed_size_img")

       img_output = gr.Image(type="pil", elem_id="fixed_size_img")

   with gr.Row():

       btn_submit = gr.Button(value="一键生成", elem_id="blue_btn")

 

   examples = [['https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/test/images/mog_face_detection.jpg']]

 

   examples = gr.Examples(examples=examples, inputs=img_input, outputs=img_output, label="点击如下示例试玩", run_on_click=True)

   btn_submit.click(inference, inputs=[img_input], outputs=img_output)

   # btn_clear清除画布

 

 

if __name__ == "__main__":

   demo.launch(share=True)


c.)在本地或者线上环境执行如下指令:python app.py


d.)复制粘贴如下红框相应服务链接进行分享使用

22.jpg



四、讨论

      回首过往,作为2007级本科生,当时是大类招生的,到了2008年大二的时候就需要选方向了。当时大二选方向时,有很多热门的专业,如“自动化”、“信息与通信”等,“计算机”在当时不可不谓是冷门的存在。由于当时大一参加了软件协会(后孵化了ACM集训队),迷上了程序设计语言的创造力,所以选择了计算机专业。


       转眼进入了专业课的学习,当时上了一门人工智能课程,里面讲到了“手写数字识别”这样BP神经网络案例,当即被人工智能的创造力吸引到了。在当时实现手写数字识别还需要用较重的MFC应用搭建方式,如果不太熟悉的话,应用入门成本还是比较高的。现如今结合模型即服务AI热潮,相应应用搭建将会越来越方便,大把的精力可以集中放到AI技术与应用的普及和相应创新上了。


       同学们如有想要简单快速实现的其他AI应用也可在评论区留言,作者将择机对需求呼声较高的AI应用做模型即服务实现分享。


五、应用

       接下来给大家介绍下我们平台上展示的功能,欢迎大家体验。


阿里云—视觉智能开放平台


阿里云—视觉智能开放平台—人脸人体

基于图像或视频中的人脸检测、分析/比对技术,以及人体检测技术,提供人脸/人体的检测定位、人脸属性识别和人脸比对等独立模块。可以为开发者和企业提供高性能的在线API服务,应用于人脸AR、生物识别和认证、大规模人脸检索、照片管理等各种场景。


阿里云—视觉智能开放平台—视频生产

基于阿里云计算机视觉与深度学习技术,提供视频内容的编辑、生成、增强与摘要等能力。视频生产可广泛应用于互联网媒体、短视频、娱乐直播、在线教育、广电传媒等行业应用。


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