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LabVIEW+OpenVINO在CPU上部署新冠肺炎檢測(cè)模型實(shí)戰(zhàn)

生活百科

前言之前博客：【YOLOv5】LabVIEW+OpenVINO讓你的YOLOv5在CPU上飛起來(lái)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(shí)時(shí)物體識(shí)別 。那我們今天就一起來(lái)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(shí)戰(zhàn)模型主要是來(lái)自大佬：翼達(dá)口香糖，博客：https://blog.csdn.net/weixin_47567401/article/details/122809410
一、LabVIEW視覺(jué)工具包下載與配置1、視覺(jué)工具包的下載安裝可在如下鏈接中下載工具包：https://www.cnblogs.com/virobotics/p/16527821.html
2、OpenVINO toolkit下載安裝下載地址：英特爾 Distribution of OpenVINO 工具套件
1）點(diǎn)擊Dev Tools


2）選擇版本，選擇如下版本，并DownLoad：


3）下載后，運(yùn)行安裝即可?。ńㄗh安裝到默認(rèn)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(qǐng)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(xùn)練好模型，解析成openvino專(zhuān)用的.xml和.bin，隨后傳入Inference Engine中進(jìn)行推理 。本實(shí)戰(zhàn)中的模型來(lái)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(yǔ)義分割之Unet1、語(yǔ)義分割在醫(yī)療影像上的應(yīng)用隨著人工智能的崛起，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與醫(yī)療診斷結(jié)合也成為研究熱點(diǎn)，智能醫(yī)療研究逐漸成熟 。在智能醫(yī)療領(lǐng)域，語(yǔ)義分割主要應(yīng)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(hù)理診斷輔助和肺癌診斷輔助)  


2、Unet簡(jiǎn)介U-Net 起源于醫(yī)療圖像分割，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)是標(biāo)準(zhǔn)的encoder-decoder網(wǎng)絡(luò)，特點(diǎn)是參數(shù)少，計(jì)算快，應(yīng)用性強(qiáng)，對(duì)于一般場(chǎng)景適應(yīng)度很高 。原始U-Net的結(jié)構(gòu)如右圖所示，由于網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)類(lèi)似于大寫(xiě)的英文字母U，故得名U-net 。左側(cè)可視為一個(gè)編碼器，右側(cè)可視為一個(gè)解碼器 。編碼器有四個(gè)子模塊，每個(gè)子模塊包含兩個(gè)卷積層，每個(gè)子模塊之后通過(guò)max pool進(jìn)行下采樣 。由于卷積使用的是valid模式，故實(shí)際輸出比輸入圖像小一些 。具體來(lái)說(shuō)，后一個(gè)子模塊的分辨率=(前一個(gè)子模塊的分辨率-4)/2 。U-Net使用了Overlap-tile 策略用于補(bǔ)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(wú)縫分割 。同樣解碼器也包含四個(gè)子模塊，分辨率通過(guò)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(luò)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(jìn)行特征融合，幫助解碼器更好地恢復(fù)目標(biāo)的細(xì)節(jié) 。


四、LabVIEW+OpenVINO在CPU上部署新冠肺炎檢測(cè)模型（covid_main.vi ）運(yùn)行本項(xiàng)目，請(qǐng)務(wù)必安裝新版工具包及OpenVINO toolkit，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)無(wú)法運(yùn)行
1、實(shí)現(xiàn)過(guò)程

  • dnn模塊調(diào)用IR模型（模型優(yōu)化器）
  • 設(shè)置計(jì)算后臺(tái)與計(jì)算目標(biāo)設(shè)備（推理引擎加速）
  • 讀取待檢測(cè)的影像圖片
  • 圖像預(yù)處理（blobFromImage）
  • 推理
  • 后處理
  • 繪制分割出的感染區(qū)域
  • 添加logo和標(biāo)題，并將其保存為MP4
  • 后處理中
  • 先將mat reshape 成512*512
  • 進(jìn)行二值化閾值處理
  • 尋找輪廓
  • 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(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換 。
2、程序源碼

經(jīng)驗(yàn)總結(jié)擴(kuò)展閱讀