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邊緣檢測

邊緣檢測

邊緣檢測

edge_detection_picture樣例

功能:使用RCF模型對輸入圖片進行邊緣檢測。
樣例輸入:jpg圖像
樣例輸出:邊緣圖像

前置條件

請檢查以下條件要求是否滿足,如不滿足請按照備注進行相應處理。如果CANN版本升級,請同步檢查第三方依賴是否需要重新安裝(5.0.4及以上版本第三方依賴和5.0.4以下版本有差異,需要重新安裝)。

條件 要求 備注
CANN版本 >=5.0.4 請參考CANN樣例倉介紹中的安裝步驟完成CANN安裝,如果CANN低于要求版本請根據版本說明切換samples倉到對應CANN版本
硬件要求 Atlas200DK/Atlas300(ai1s) 當前已在Atlas200DK和Atlas300測試通過,產品說明請參考硬件平臺 ,其他產品可能需要另做適配
第三方依賴 opencv,python-acllite 請參考第三方依賴安裝指導(python樣例)選擇需要的依賴完成安裝

樣例準備

  1. 獲取源碼包。

    可以使用以下兩種方式下載,請選擇其中一種進行源碼準備。

    • 命令行方式下載(下載時間較長,但步驟簡單)。
      # 開發環境,非root用戶命令行中執行以下命令下載源碼倉。    
      cd ${HOME}     
      git clone https://gitee.com/ascend/samples.git
       
      注:如果需要切換到其它tag版本,以v0.5.0為例,可執行以下命令。
      git checkout v0.5.0
       
    • 壓縮包方式下載(下載時間較短,但步驟稍微復雜)。
      注:如果需要下載其它版本代碼,請先請根據前置條件說明進行samples倉分支切換。
       # 1. samples倉右上角選擇 【克隆/下載】 下拉框并選擇 【下載ZIP】。    
       # 2. 將ZIP包上傳到開發環境中的普通用戶家目錄中,【例如:${HOME}/ascend-samples-master.zip】。     
       # 3. 開發環境中,執行以下命令,解壓zip包。     
       cd ${HOME}    
       unzip ascend-samples-master.zip
       
  2. 獲取此應用中所需要的原始網絡模型。

    模型名稱 模型說明 模型下載路徑
    RCF 基于Caffe的邊緣檢測。 請參考https://gitee.com/ascend/ModelZoo-TensorFlow
    /tree/master/TensorFlow/contrib
    /cv/edge_detection/ATC_RCF_Caffe_AE
     
    原始模型章節,下載原始模型網絡及模型權重文件
    # 為了方便下載,在這里直接給出原始模型下載及模型轉換命令,可以直接拷貝執行。也可以參照上表在modelzoo中下載并手工轉換,以了解更多細節。     
    cd ${HOME}/samples/python/contrib/edge_detection_picture/model    
    wget https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/dege_detection/rcf.prototxt
    wget https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/dege_detection/rcf_bsds.caffemodel
    atc --model=rcf.prototxt --weight=./rcf_bsds.caffemodel --framework=0 --output=rcf --soc_version=Ascend310 --input_fp16_nodes=data --input_format=NCHW --output_type=FP32
     
  3. 獲取樣例需要的測試圖片。

    執行以下命令,進入樣例的data文件夾中,下載對應的測試圖片。
    cd $HOME/samples/python/contrib/edge_detection_picture/data
    wget https://c7xcode.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/models/rcf_edge_detection/ori.jpg
    cd ../src
     

樣例運行

注:開發環境與運行環境合一部署,請跳過步驟1,直接執行步驟2即可。

  1. 執行以下命令,將開發環境的 edge_detection_picture 目錄上傳到運行環境中,例如 /home/HwHiAiUser,并以HwHiAiUser(運行用戶)登錄運行環境(Host)。

    # 【xxx.xxx.xxx.xxx】為運行環境ip,200DK在USB連接時一般為192.168.1.2,300(ai1s)為對應的公網ip。
    scp -r $HOME/samples/python/contrib/edge_detection_picture HwHiAiUser@xxx.xxx.xxx.xxx:/home/HwHiAiUser
    ssh HwHiAiUser@xxx.xxx.xxx.xxx
    cd ${HOME}/edge_detection_picture/src    
     
  2. 運行樣例。

    python3.6 main.py ../data/
     

查看結果

運行完成后,會在樣例工程的out目錄下生成推理后的圖片。

常見錯誤

請參考常見問題定位對遇到的錯誤進行排查。如果wiki中不包含,請在samples倉提issue反饋。

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