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使用opencv实现实例分割,一学就会|附源码

简介: 本文讲述如何使用opencv的dnn模块去与其它成熟深度学习工具相连接,并实现语义分割任务。

无论是从酒店房间接听电话、在办公里楼工作,还是根本不想在家庭办公室等情况,电话会议模糊功能都可以让会议与会者专注于自己,这样的功能对于在家工作并希望保护其家庭成员隐私的人特别有用。
为了实现这样的功能,微软利用计算机视觉、深度学习以及实例分割技术实现。
在之前的博文中,介绍了如何利用YOLO以及OpenCV实现目标检测的功能,今天将采用Mask R-CNN来构建视频模糊功能。

使用OpenCV进行实例分割

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https://youtu.be/puSN8Dg-bdI


在本教程的第一部分中,将简要介绍实例分割;之后将使用实例分割和OpenCV来实现:
  • 从视频流中检测出用户并分割;
  • 模糊背景;
  • 将用户添加回流本身;

什么是实例分割?

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图1:对象检测和实例分割之间的区别


如上图所示,对于对象检测(左图,Object Detection)而言,在各个对象周围绘制出一个框。 实例分割(右图,Instance Segmentation)而言,是需要尝试确定哪些像素属于对应的对象。通过上图,可以清楚地看到两者之间的差异。
执行对象检测时,是需要:
  • 计算每个对象的边界框(x,y的)-坐标;
  • 然后将类标签与每个边界框相关联;

从上可以看出,对象检测并没有告诉我们关于对象本身的形状,而只获得了一组边界框坐标。而另一方面,实例分割需要计算出一个逐像素掩模用于图像中的每个对象。
即使对象具有相同的类标签,例如上图中的两只狗,我们的实例分割算法仍然报告总共三个独特的对象:两只狗和一只猫。
使用实例分割,可以更加细致地理解图像中的对象——比如知道对象存在于哪个(x,y)坐标中。此外,通过使用实例分割,可以轻松地从背景中分割前景对象。
本文使用Mask R-CNN进行实例分割。

项目结构

项目树:

$ tree --dirsfirst
.
├── mask-rcnn-coco
│   ├── frozen_inference_graph.pb
│   ├── mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.pbtxt
│   └── object_detection_classes_coco.txt
└── instance_segmentation.py

1 directory, 4 files

项目包括一个目录(由三个文件组成)和一个Python脚本:

  • mask-rcnn-coco/:Mask R-CNN模型目录包含三个文件:

    • frozen_inference_graph .pb:Mask R-CNN模型的权重,这些权重是在COCO数据集上预先训练所得到的;
    • mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28 .pbtxt:Mask R-CNN模型的配置文件,如果你想在自己的数据集上构建及训练自己的模型,可以参阅网上的一些资源更改该配置文件
    • object_detection_classes_coco.txt:此文本文件中列出了数据集中包含的90个类,每行表示一个类别。
  • instance_segmentation .py:背景模糊脚本,本文的核心内容, 将详细介绍该代码并评估其算法性能。

使用OpenCV实现实例分割

下面开始使用OpenCV实现实例分割。首先打开instance_segmentation .py文件并插入以下代码:

# import the necessary packages
from imutils.video import VideoStream
import numpy as np
import argparse
import imutils
import time
import cv2
import os

在开始编写脚本时,首先需要导入必要的包,并且需要配置好编译环境。本文使用的OpenCV版本为3.4.3。如果个人的计算机配置文件不同,需要对其进行更新。强烈建议将此软件放在隔离的虚拟环境中,推荐使用conda安装。
下面解析命令行参数

# construct the argument parse and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-m", "--mask-rcnn", required=True,
    help="base path to mask-rcnn directory")
ap.add_argument("-c", "--confidence", type=float, default=0.5,
    help="minimum probability to filter weak detections")
ap.add_argument("-t", "--threshold", type=float, default=0.3,
    help="minimum threshold for pixel-wise mask segmentation")
ap.add_argument("-k", "--kernel", type=int, default=41,
    help="size of gaussian blur kernel")
args = vars(ap.parse_args())

每个命令行参数的描述可以在下面找到:

  • mask-rcnn:Mask R-CNN目录的基本路径;
  • confidence:滤除弱检测的最小概率,可以将此值的默认值设置为0.5,也可以通过命令行传递不同的值;
  • threshold:像素掩码分割的最小阈值,默认设置为 0.3;
  • kernel:高斯模糊内核的大小,默认设置41,这是通过实验得到的经验值;

下面加载数据集的标签和OpenCV实例分割模型:

# load the COCO class labels our Mask R-CNN was trained on
labelsPath = os.path.sep.join([args["mask_rcnn"],
    "object_detection_classes_coco.txt"])
LABELS = open(labelsPath).read().strip().split("\n")
 
# derive the paths to the Mask R-CNN weights and model configuration
weightsPath = os.path.sep.join([args["mask_rcnn"],
    "frozen_inference_graph.pb"])
configPath = os.path.sep.join([args["mask_rcnn"],
    "mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.pbtxt"])
 
# load our Mask R-CNN trained on the COCO dataset (90 classes)
# from disk
print("[INFO] loading Mask R-CNN from disk...")
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(weightsPath, configPath)

标签文件位于mask-rcnn - coco目录,指定好路径后就可以加载标签文件了。同样地, weightsPathconfigPath也执行类型的操作。
基于这两个路径,利用dnn模块初始化神经网络。在开始处理视频帧之前,需要将Mask R-CNN加载到内存中(只需要加载一次)。
下面构建模糊内核并启动网络摄像头视频流:

# construct the kernel for the Gaussian blur and initialize whether
# or not we are in "privacy mode"
K = (args["kernel"], args["kernel"])
privacy = False
 
# initialize the video stream, then allow the camera sensor to warm up
print("[INFO] starting video stream...")
vs = VideoStream(src=0).start()
time.sleep(2.0)

模糊内核元组也通过行命令设定。此外,项目有两种模式:“正常模式”和“隐私模式”。因此, 布尔值privacy用于模式逻辑,上述代码将其初始化为False
网络摄像头视频流用VideoStream(src=0).start(),首先暂停两秒钟以让传感器预热。
初始化了所有变量和对象后,就可以从网络摄像头开始处理帧了:

# loop over frames from the video file stream
while True:
    # grab the frame from the threaded video stream
    frame = vs.read()
 
    # resize the frame to have a width of 600 pixels (while
    # maintaining the aspect ratio), and then grab the image
    # dimensions
    frame = imutils.resize(frame, width=600)
    (H, W) = frame.shape[:2]
 
    # construct a blob from the input image and then perform a
    # forward pass of the Mask R-CNN, giving us (1) the bounding
    # box coordinates of the objects in the image along with (2)
    # the pixel-wise segmentation for each specific object
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, swapRB=True, crop=False)
    net.setInput(blob)
    (boxes, masks) = net.forward(["detection_out_final",
        "detection_masks"])

在每次迭代中,将抓取一帧并将其调整为设定的宽度,同时保持纵横比。此外,为了之后的缩放操作,继续并提取帧的尺寸。然后,构建一个blob并完成前向传播网络。
结果输出是boxesmasks,虽然需要用到掩码(mask),但还需要使用边界框(boxes)中包含的数据。
下面对索引进行排序并初始化变量:

    # sort the indexes of the bounding boxes in by their corresponding
    # prediction probability (in descending order)
    idxs = np.argsort(boxes[0, 0, :, 2])[::-1]
 
    # initialize the mask, ROI, and coordinates of the person for the
    # current frame
    mask = None
    roi = None
    coords = None

通过其对应的预测概率对边界框的索引进行排序,假设具有最大相应检测概率的人是我们的用户。然后初始化maskroi以及边界框的坐标。
遍历索引并过滤结果:

# loop over the indexes
    for i in idxs:
        # extract the class ID of the detection along with the
        # confidence (i.e., probability) associated with the
        # prediction
        classID = int(boxes[0, 0, i, 1])
        confidence = boxes[0, 0, i, 2]
 
        # if the detection is not the 'person' class, ignore it
        if LABELS[classID] != "person":
            continue
 
        # filter out weak predictions by ensuring the detected
        # probability is greater than the minimum probability
        if confidence > args["confidence"]:
            # scale the bounding box coordinates back relative to the
            # size of the image and then compute the width and the
            # height of the bounding box
            box = boxes[0, 0, i, 3:7] * np.array([W, H, W, H])
            (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")
            coords = (startX, startY, endX, endY)
            boxW = endX - startX
            boxH = endY - startY

从idxs开始循环,然后,使用框和当前索引提取classID和 置信度。随后,执行第一个过滤器—— “人”。如果遇到任何其他对象类,继续下一个索引。下一个过滤器确保预测的置信度超过通过命令行参数设置的阈值。
如果通过了该测试,那么将边界框坐标缩放回图像的相对尺寸,然后提取坐标和对象的宽度/高度。
计算掩膜并提取ROI:

            # extract the pixel-wise segmentation for the object,
            # resize the mask such that it's the same dimensions of
            # the bounding box, and then finally threshold to create
            # a *binary* mask
            mask = masks[i, classID]
            mask = cv2.resize(mask, (boxW, boxH),
                interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
            mask = (mask > args["threshold"])
 
            # extract the ROI and break from the loop (since we make
            # the assumption there is only *one* person in the frame
            # who is also the person with the highest prediction
            # confidence)
            roi = frame[startY:endY, startX:endX][mask]
            break

上述代码首先提取掩码,并调整其大小,之后应用阈值来创建二进制掩码本身。示例如下图所示:

3
图2:使用OpenCV和实例分割在网络摄像头前通过实例分割计算的二进制掩码


从上图中可以看到,假设所有白色像素都是人(即前景),而所有黑色像素都是背景。使用掩码后,通过NumPy阵列切片计算roi。之后循环断开,这是因为你找到最大概率的人了。
如果处于“隐私模式”,需要进行初始化输出帧并计算模糊:
    # initialize our output frame
    output = frame.copy()
 
    # if the mask is not None *and* we are in privacy mode, then we
    # know we can apply the mask and ROI to the output image
    if mask is not None and privacy:
        # blur the output frame
        output = cv2.GaussianBlur(output, K, 0)
 
        # add the ROI to the output frame for only the masked region
        (startX, startY, endX, endY) = coords
        output[startY:endY, startX:endX][mask] = roi

其输出帧只是原始帧的副本。
如果我们俩都:

  • 有一个非空的掩膜;
  • 处于“ 隐私模式”;
  • ... ...

然后将使用模糊背景并将掩码应用于输出帧。
下面显示输出以及图像处理按键:

    # show the output frame
    cv2.imshow("Video Call", output)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
 
    # if the `p` key was pressed, toggle privacy mode
    if key == ord("p"):
        privacy = not privacy
 
    # if the `q` key was pressed, break from the loop
    elif key == ord("q"):
        break
 
# do a bit of cleanup
cv2.destroyAllWindows()
vs.stop()

keypresses被获取其值,有两个值可供选择,但会导致不同的行为:

  • “p”:按下此键时, 打开或关闭“ 隐私模式”;
  • “q”:如果按下此键,将跳出循环并“退出”脚本;

每当退出时,上述代码就会关闭打开的窗口并停止视频流。

实例分割结果

现在已经实现了OpenCV实例分割算法,下面看看其实际应用!
打开一个终端并执行以下命令:

$ python instance_segmentation.py --mask-rcnn mask-rcnn-coco --kernel 41
[INFO] loading Mask R-CNN from disk...
[INFO] starting video stream...

图3:演示了一个用于网络聊天的“隐私过滤器”
通过启用“隐私模式”,可以:

  • 使用OpenCV实例分割查找具有最大相应概率的人物检测(最可能是最接近相机的人);
  • 模糊视频流的背景;
  • 将分割的、非模糊的人重叠到视频流上;

下面列出一个视频演示(需外网):

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https://youtu.be/puSN8Dg-bdI


看完视频会立即注意到,并没有获得真正的实时性能——每秒只处理几帧。为什么是这样?
要回答这些问题,请务必参考以下部分。

限制、缺点和潜在的改进

第一个限制是最明显的——OpenCV实例分割的实现太慢而无法实时运行。在CPU上运行,每秒只能处理几帧。为了获得真正的实时实例分割性能,需要利用到GPU。
但其中存在的问题是:

  • OpenCV对其dnn模块的GPU支持相当有限;
  • 目前,它主要支持英特尔GPU;
  • NVIDIA CUDA GPU支持正在开发中,但目前尚未推出;

一旦OpenCV正式支持dnn模块的NVIDIA GPU版本, 就能够更轻松地构建实时(甚至超实时)的深度学习应用程序。但就目前而言,本文的实例分割教程只作为演示:
此外,也可以做出的另一项改进与分割的人重叠在模糊的背景上有关。当将本文的实现与Microsoft的Office 365视频模糊功能进行比较时,就会发现Microsoft会更加“流畅”。但也可以通过利用一些alpha混合来模仿这个功能。
对实例分割管道进行简单而有效的更新可能是:

  • 使用形态学操作来增加蒙版的大小;
  • 在掩膜本身涂抹少量高斯模糊,帮助平滑掩码;
  • 将掩码值缩放到范围[0,1];
  • 使用缩放蒙版创建alpha图层;
  • 在模糊的背景上叠加平滑的掩膜+人;

或者,也可以计算掩膜本身的轮廓,然后应用掩膜近似来帮助创建“更平滑”的掩码。

总结

看完本篇文章,你应该学习了如何使用OpenCV、Deep Learning和Python实现实例分割了吧。实例分割大体过程如下:

  • 检测图像中的每个对象;
  • 计算每个对象的逐像素掩码;

注意,即使对象属于同一类,实例分割也应为每个对象返回唯一的掩码;

作者信息

Adrian Rosebrock ,机器学习,人工智能,图像处理
本文由阿里云云栖社区组织翻译。 
文章原标题《Instance segmentation with OpenCV》,译者:海棠,审校:Uncle_LLD。 
文章为简译,更为详细的内容,请查看原文

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