共计 2039 个字符,预计需要花费 6 分钟才能阅读完成。
前言
之前博客:【YOLOv5】LabVIEW+OpenVINO 让你的 YOLOv5 在 CPU 上飞起来给大家介绍了在 LabVIEW 上应用 openvino 减速推理,在 CPU 上也能感触丝滑的实时物体辨认。那咱们明天就一起来看一下如何应用 LabVIEW+OpenVINO 在 CPU 上部署新冠肺炎 CT 图像病害宰割,本次实战模型次要是来自大佬:翼达口香糖,博客:https://blog.csdn.net/weixin_…
一、LabVIEW 视觉工具包下载与配置
1、视觉工具包的下载安装
可在如下链接中下载工具包:https://segmentfault.com/a/1190000042225535
2、OpenVINO toolkit 下载安装
下载地址:英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具套件
1)点击 Dev Tools
2)抉择版本,抉择如下版本,并 DownLoad:
3)下载后,运行装置即可!(倡议装置到默认门路)
4)能够抉择装置门路,具体装置能够参考官网文档:https://docs.openvino.ai/cn/latest/openvino_docs_install_guides_installing_openvino_windows.html
5)装置实现后,请记得配置环境变量,即在电脑的环境变量 –> 零碎变量 –>path 种增加如下变量
二、模型获取
openvino 工作流程,和其余的部署工具都差不多,训练好模型,解析成 openvino 专用的.xml 和.bin,随后传入 Inference Engine 中进行推理。本实战中的模型来自:https://blog.csdn.net/weixin_…,你能够在这里下载到模型:下载模型链接
三、语义宰割之 Unet
1、语义宰割在医疗影像上的利用
随着人工智能的崛起,将神经网络与医疗诊断联合也成为钻研热点,智能医疗钻研逐步成熟。在智能医疗畛域,语义宰割次要利用于肿瘤图像宰割,龋齿诊断等。(下图别离是龋齿诊断,头部 CT 扫描紧急护理诊断辅助和肺癌诊断辅助)
2、Unet 简介
U-Net 起源于医疗图像宰割,整个网络是规范的 encoder-decoder 网络,特点是参数少,计算快,应用性强,对于个别场景适应度很高。原始 U -Net 的构造如右图所示,因为网络整体构造相似于大写的英文字母 U,故得名 U -net。左侧可视为一个编码器,右侧可视为一个解码器。编码器有四个子模块,每个子模块蕴含两个卷积层,每个子模块之后通过 max pool 进行下采样。因为卷积应用的是 valid 模式,故理论输入比输出图像小一些。具体来说,后一个子模块的分辨率 =(前一个子模块的分辨率 -4)/2。U-Net 应用了 Overlap-tile 策略用于补全输出图像的高低信息,使得任意大小的输出图像都可取得无缝宰割。同样解码器也蕴含四个子模块,分辨率通过上采样操作顺次回升,直到与输出图像的分辨率基本一致。该网络还应用了跳跃连贯,以拼接的形式将解码器和编码器中雷同分辨率的 feature map 进行特色交融,帮忙解码器更好地复原指标的细节。
四、LabVIEW+OpenVINO 在 CPU 上部署新冠肺炎检测模型(covid_main.vi)
运行本我的项目,请务必装置新版工具包及 OpenVINO toolkit,否则会报错无奈运行
1、实现过程
- dnn 模块调用 IR 模型(模型优化器)
- 设置计算后盾与计算指标设施(推理引擎减速)
- 读取待检测的影像图片
- 图像预处理(blobFromImage)
- 推理
- 后处理
- 绘制宰割出的感化区域
- 增加 logo 和题目,并将其保留为 MP4
- 后处理中
- 先将 mat reshape 成 512*512
- 进行二值化阈值解决
- 寻找轮廓
- 绘制轮廓
- 在指定中央绘制 logo
- 将其在前面板显示并保留为 MP4,保留为 MP4 之前记得进行色彩空间转换。
2、程序源码
3、推理运行
请将下载的我的项目放在不蕴含中文的门路下,关上 covid_main.vi,批改检测影像门路为理论门路,运行检测
有如下四个文件夹可选
留神:readNetFromModelOptimizer.vi 中 IR 模型 门路不能够蕴含中文
4、运行成果
演示效果图
五、我的项目源码及模型下载
大家可关注微信公众号:<font color= “blue:”> VIRobotics</font>,回复关键字:<font color= “red”>新冠肺炎检测实战 </font> 获取本次分享内容的残缺我的项目源码及模型。
附加阐明
- 操作系统:Windows10
- python:3.6 及以上
- LabVIEW:2018 及以上 64 位版本
- 视觉工具包:techforce_lib_opencv_cpu-1.0.0.73.vip
- OpenVINO:2021.4.2
总结
以上就是明天要给大家分享的内容。
如您想要探讨更多对于 LabVIEW 与人工智能技术,欢送退出咱们的技术交换群:705637299,进群请备注暗号:LabVIEW 机器学习
如果文章对你有帮忙,欢送✌关注、👍点赞、✌珍藏、👍订阅专栏