聲網(wǎng)Agora 現(xiàn)已支持 Python 語言，大家可以通過點(diǎn)擊「閱讀原文」獲取 Agora Python SDK。我們還寫了一份 Python demo，并已分享至 Github。本文將從 TensorFlow 圖像識(shí)別講起，并講 TensorFlow 與 Agora Python SDK 結(jié)合，在實(shí)時(shí)音視頻場景中實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別。實(shí)現(xiàn)后的效果，如下圖所示。
實(shí)時(shí)通話中成功識(shí)別左圖中的人、椅子和顯示器
TensorFlow圖片物體識(shí)別
TensorFlow是Google的開源深度學(xué)習(xí)庫，你可以使用這個(gè)框架以及Python編程語言，構(gòu)建大量基于機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序。而且還有很多人把TensorFlow構(gòu)建的應(yīng)用程序或者其他框架，開源發(fā)布到GitHub上。所以我們今天主要基于Tensorflow學(xué)習(xí)下物體識(shí)別。
TensorFlow提供了用于檢測圖片或視頻中所包含物體的API，詳情可參考以下鏈接：
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection
物體檢測是檢測圖片中所出現(xiàn)的全部物體并且用矩形（Anchor Box）進(jìn)行標(biāo)注，物體的類別可以包括多種，例如人、車、動(dòng)物、路標(biāo)等。舉個(gè)例子了解TensorFlow物體檢測API的使用方法，這里使用預(yù)訓(xùn)練好的ssd_mobilenet_v1_coco模型（Single Shot MultiBox Detector），更多可用的物體檢測模型可以參考這里：
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md#coco-trained-models-coco-models
加載庫
# -*- coding:
utf
-
8
-*-
import
numpy
as
np
import
tensorflow
as
tf
import
matplotlib
.pyplot
as
plt
from
PIL
import
Image
from
utils
import
label_map_util
from
utils
import
visualization_utils
as
vis_util
定義一些常量
PATH_TO_CKPT
=
'ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17/frozen_inference_graph.pb'
PATH_TO_LABELS
=
'ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17/mscoco_label_map.pbtxt'
NUM_CLASSES
=
90
加載預(yù)訓(xùn)練好的模型
detection_graph
= tf.
Graph
（）
with
detection_graph.as_default（）:
od_graph_def
= tf.
GraphDef
�。ǎ�
with
tf.gfile.
GFile
�。≒ATH_TO_CKPT,
'rb'
）
as
fid:
od_graph_def
.
ParseFromString
�。╢id.read（））
tf
.import_graph_def（od_graph_def, name=
''
�。�
加載分類標(biāo)簽數(shù)據(jù)
label_map
=
label_map_util
.
load_labelmap
（
PATH_TO_LABELS
�。�
categories
=
label_map_util
.
convert_label_map_to_categories
（
label_map
,
max_num_classes
=
NUM_CLASSES
,
use_display_name
=
True
�。�
category_index
=
label_map_util
.
create_category_index
�。�
categories
�。�
一個(gè)將圖片轉(zhuǎn)為數(shù)組的輔助函數(shù)，以及測試圖片路徑
def
load_image_into_numpy_array（image）:
�。╥m_width, im_height） = image.size
return
np.array（image.getdata（））.reshape（（im_height, im_width,
3
�。�.astype（np.uint8）
TEST_IMAGE_PATHS
= [
'test_images/image1.jpg'
,
'test_images/image2.jpg'
]
使用模型進(jìn)行物體檢測
with
detection_graph.as_default（）:
with
tf.
Session
�。╣raph=detection_graph）
as
sess:
image_tensor
= detection_graph.get_tensor_by_name（
'image_tensor:0'
）
detection_boxes
= detection_graph.get_tensor_by_name（
'detection_boxes:0'
�。�
detection_scores
= detection_graph.get_tensor_by_name（
'detection_scores:0'
�。�
detection_classes
= detection_graph.get_tensor_by_name（
'detection_classes:0'
）
num_detections
= detection_graph.get_tensor_by_name（
'num_detections:0'
�。�
for
image_path
in
TEST_IMAGE_PATHS:
image
=
Image
.open（image_path）
image_np
= load_image_into_numpy_array（image）
image_np_expanded
= np.expand_dims（image_np, axis=
0
�。�
�。╞oxes, scores, classes, num） = sess.run（
[detection_boxes, detection_scores, detection_classes, num_detections],
feed_dict
={image_tensor: image_np_expanded}）
vis_util
.visualize_boxes_and_labels_on_image_array（image_np, np.squeeze（boxes）, np.squeeze（classes）.astype（np.int32）, np.squeeze（scores）, category_index, use_normalized_coordinates=
True
, line_thickness=
8
�。�
plt
.figure（figsize=[
12
,
8
]）
plt
.imshow（image_np）
plt
.show（）
檢測結(jié)果如下，第一張圖片檢測出了兩只狗狗
實(shí)時(shí)音視頻場景下TensorFlow物體識(shí)別
既然Tensorflow在靜態(tài)圖片的物體識(shí)別已經(jīng)相對成熟，那在現(xiàn)實(shí)場景中，大量的實(shí)時(shí)音視頻互動(dòng)場景中，如何來做物體識(shí)別？我們現(xiàn)在基于聲網(wǎng)實(shí)時(shí)視頻的SDK，闡述如何做物體識(shí)別。
首先我們了解視頻其實(shí)就是由一幀一幀的圖像組合而成，所以從這個(gè)層面來說，視頻中的目標(biāo)識(shí)別就是從每一幀圖像中做目標(biāo)識(shí)別，從這個(gè)層面上講，二者沒有本質(zhì)區(qū)別。在理解這個(gè)前提的基礎(chǔ)上，我們就可以相對簡單地做實(shí)時(shí)音視頻場景下Tensorflow物體識(shí)別。
�。�1）讀取Agora實(shí)時(shí)音視頻，截取遠(yuǎn)端視頻流的圖片
def
onRenderVideoFrame（uid, width, height, yStride,
uStride
, vStride, yBuffer, uBuffer, vBuffer,
rotation
, renderTimeMs, avsync_type）:
# 用 isImageDetect 字段判斷前一幀圖像是否已完成識(shí)別，若完成置為True,執(zhí)行以下代碼，執(zhí)行完置為false
if
EventHandlerData
.isImageDetect:
y_array
= （ctypes.c_uint8 * （width * height））.from_address（yBuffer）
u_array
= （ctypes.c_uint8 * （（width
// 2） * （height // 2）））.from_address（uBuffer）
v_array
= （ctypes.c_uint8 * （（width
// 2） * （height // 2）））.from_address（vBuffer）
Y
= np.frombuffer（y_array, dtype=np.uint8）.reshape（height, width）
U
= np.frombuffer（u_array, dtype=np.uint8）.reshape（（height
// 2, width // 2））.repeat（2, axis=0）.repeat（2, axis=1）
V
= np.frombuffer（v_array, dtype=np.uint8）.reshape（（height
// 2, width // 2））.repeat（2, axis=0）.repeat（2, axis=1）
YUV
= np.dstack（（Y, U, V））[:height, :width, :]
# AI模型中大多數(shù)模型都是RGB格式訓(xùn)練，聲網(wǎng)提供的視頻回調(diào)數(shù)據(jù)源是YUV格式，我們做下格式轉(zhuǎn)換
RGB
= cv2.cvtColor（YUV, cv2.COLOR_YUV2RGB,
3
�。�
EventHandlerData
.image =
Image
.fromarray（RGB）
EventHandlerData
.isImageDetect =
False
（2）Tensorflow對截取圖片進(jìn)行物體識(shí)別
class
objectDetectThread（
QThread
�。�:
objectSignal
= pyqtSignal（str）
def
__init__（
self
）:
super
�。ǎ�.__init__（）
def
run（
self
�。�:
detection_graph
=
EventHandlerData
.detection_graph
with
detection_graph.as_default（）:
with
tf.
Session
�。╣raph=detection_graph）
as
sess:
（im_width, im_height） =
EventHandlerData
.image.size
image_np
= np.array（
EventHandlerData
.image.getdata（））.reshape（（im_height, im_width,
3
�。�.astype（np.uint8）
image_np_expanded
= np.expand_dims（image_np, axis=
0
）
image_tensor
= detection_graph.get_tensor_by_name（
'image_tensor:0'
�。�
boxes
= detection_graph.get_tensor_by_name（
'detection_boxes:0'
�。�
scores
= detection_graph.get_tensor_by_name（
'detection_scores:0'
�。�
classes
= detection_graph.get_tensor_by_name（
'detection_classes:0'
）
num_detections
= detection_graph.get_tensor_by_name（
'num_detections:0'
�。�
（boxes, scores, classes, num_detections） = sess.run（
[boxes, scores, classes, num_detections],
feed_dict
={image_tensor: image_np_expanded}）
objectText
= []
# 如果識(shí)別概率大于百分之四十，我們就在文本框內(nèi)顯示所識(shí)別物體
for
i, c
in
enumerate（classes[
0
]）:
if
scores[
0
][i] >
0.4
object
=
EventHandlerData
.category_index[
int
（c）][
'name'
]
if
object
not
in
objectText:
objectText
.append（
object
�。�
else
:
break
self
.objectSignal.emit（
', '
.join（objectText））
EventHandlerData
.detectReady =
True
# 本幀圖片識(shí)別完，isImageDetect 字段置為True，再次開始讀取并轉(zhuǎn)換Agora遠(yuǎn)端實(shí)時(shí)音視頻
EventHandlerData
.isImageDetect =
True
我們已經(jīng)將這個(gè) Demo 以及Agora Python SDK 上傳至 Github，大家可以直接下載使用。
Agora Python TensorFlow Demo：
https://github.com/AgoraIO-Community/Agora-Python-Tensorflow-Demo
Agora Python TensorFlow Demo編譯指南：
- 下載Agora Python SDK （點(diǎn)擊閱讀原文）
- 若是 Windows，復(fù)制。pyd and .dll文件到本項(xiàng)目文件夾根目錄；若是IOS，復(fù)制。so文件到本文件夾根目錄
- 下載TensorFlow 模型，然后把 object_detection 文件復(fù)制。到本文件夾根目錄
- 安裝 Protobuf，然后運(yùn)行：protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
- 從這里下載預(yù)先訓(xùn)練的模型（下載鏈接）
- 推薦使用 ssd_mobilenet_v1_coco 和 ssdlite_mobilenet_v2_coco，因?yàn)樗麄兿鄬\(yùn)行較快
- 提取 frozen graph，命令行運(yùn)行：python extractGraph.py --model_file='FILE_NAME_OF_YOUR_MODEL'
- 最后，在 callBack.py 中修改 model name，在 demo.py 中修改Appid，然后運(yùn)行即可
請注意，這個(gè) Demo 僅作為演示使用，從獲取到遠(yuǎn)端實(shí)時(shí)視頻畫面，到TensorFlow 進(jìn)行識(shí)別處理，再到顯示出識(shí)別效果，期間需要2至4 秒。不同網(wǎng)絡(luò)情況、設(shè)備性能、算法模型，其識(shí)別的效率也不同。感興趣的開發(fā)者可以嘗試更換自己的算法模型，來優(yōu)化識(shí)別的延時(shí)。
如果 Demo 運(yùn)行中遇到問題，請?jiān)赗TC 開發(fā)者社區(qū)中反饋、交流，或在 Github 提 issue。
