水表数字识别4：C/C++实现水表数字识别(含源码 可实时检测)

水表数字识别4：C/C++实现水表数字识别(含源码 可实时检测)

目录

水表数字识别4：C/C++实现水表数字识别(含源码 可实时检测)

1. 前言

2. 水表数字分割模型

（1） 将Pytorch模型转换ONNX模型

（2） 将ONNX模型转换为NCNN模型

3. 水表数字识别模型（PlateNet）

（1） 将Pytorch模型转换ONNX模型

（2） 将ONNX模型转换为NCNN模型

4. 水表数字识别C++端上部署

（1） 项目结构

（2） 配置开发环境(OpenCV+vulkan+base-utils+NCNN)

（3） 部署NCNN模型

（4）CMake配置

（5）main源码

（6）源码编译和运行

5.水表识别数字识别效果（C/C++版本）

6.水表识别数字识别效果（Android版本）

7. 项目源码下载

1. 前言

本项目将实现水表数字识别，整套方案采用二阶段方法实现，即首先使用文本(数字)检测模型DBNet定位水表数字的区域，然后进行校正并裁剪水表数字区域，再使用CRNN模型对水表数字的区域进行文本(数字)识别。

整套项目分为：数据集说明，DBNet文本(数字)检测模型训练、CRNN文本(数字)识别模型训练，以及水表数字识别边缘侧部署C++/Android等多个章节，本篇是项目《​​​​水表数字识别》系列文章之《C++实现水表数字识别》；为了方便后续模型工程化和Android平台部署，项目对文字检测模型和文字识别模型进行轻量化，并提供Python/C++/Android多个版本；

整套水表数字检测和识别系统，在普通Android手机上可以达到实时的检测效果，CPU(4线程)约40ms左右，GPU约30ms左右 ，基本满足业务的性能需求。下表格给出CRNN，LPRNet和PlateNet模型的计算量和参数量以及其数字识别的准确率：

模型input-sizeparams(M)GFLOPsAccuracy
LPRNet94×240.48M0.147GFlops0.9000
CRNN160×328.35M1.06GFlops0.9150
PlateNet168×481.92M1.25GFlops0.9275

【尊重原创，转载请注明出处】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/139998800

更多项目《水表数字识别》系列文章请参考：

  • 水表数字识别1：水表数字数据集说明(含下载链接) 
  • 水表数字识别2：Pytorch  DBNet实现水表数字检测(含训练代码和数据集)
  • 水表数字识别3：Pytorch  CRNN实现水表数字识别(含训练代码和数据集)
  • 水表数字识别4：C++实现水表数字识别(含源码 可实时检测)
  • 水表数字识别5：Android实现水表数字识别(含源码 可实时检测)

      

2. 水表数字分割模型

关于水表数字分割模型训练，请参考《水表数字识别2：Pytorch DBNet实现水表数字检测(含训练代码和数据集)》

项目提供两个版本的水表数字分割模型DBNet和Fast-SCNN模型；DBNet属于高精度版本，参数量和计算量较大，检测精度较高，但比较耗时；Fast-SCNN模型属于轻量化版本，参数量和计算量较小，检测精度一般，速度较快，适合手机移动端部署。

下表格给出文本(数字)检测模型DBNet和Fast-SCNN的计算量和参数量，以及其预测结果的均方误差MSE：

模型input-sizeparams(M)GFLOPsMSEmIOU

DBNet

320×320

9722.27M

12.22M

0.1508

0.9333

Fast-SCNN

320×320

1.24M

939.01M

0.1997

0.9531

考虑到手机端比较弱鸡的性能，项目最终使用Fast-SCNN模型进行端上部署。水表数字分割模型在C++端上部署过程，请参考如下

（1） 将Pytorch模型转换ONNX模型

训练好Pytorch模型后，我们需要先将模型转换为ONNX模型，以便后续模型部署。

  • 原始项目提供转换脚本，你只需要修改model_file和config_file
    为你模型和配置文件路径即可
  • convert_torch_to_onnx.py实现将Pytorch模型转换ONNX模型的脚本
python libs/converter/convert_torch_to_onnx.py

（2） 将ONNX模型转换为NCNN模型

目前CNN模型有多种部署方式，可以采用NCNN、TNN、MNN以及TensorRT等部署工具，鄙人采用NCNN进行C++和Android端上部署：

NCNN转换工具：

  • （1）将ONNX模型转换为NCNN模型，请参考NCNN官方说明：GitHub - Tencent/ncnn: ncnn is a high-performance neural network inference framework optimized for the mobile platform
  • （2）一键转换，懒人必备：一键转换 Caffe, ONNX, TensorFlow 到 NCNN, MNN, Tengine   (可能存在版本问题，这个工具转换的NCNN模型可能不兼容，建议还是自己build源码进行转换，2022年9约25日测试可用)

​

3. 水表数字识别模型（PlateNet）

关于水表数字识别模型训练，请参考《水表数字识别3：Pytorch CRNN实现水表数字识别(含训练代码和数据集)》

项目基于CRNN或LPRNet模型构建水表数字识别算法；为方便后续工程化，项目对CRNN模型进行魔改，提出一个PlateNet模型，用于支持部署到Android平台或者开发板上

整套水表数字识别系统，在OpenCL加速下，可以达到实时的检测效果，基本满足业务的性能需求。下表格给出CRNN，LPRNet和PlateNet模型的计算量和参数量以及其识别的准确率：

模型input-sizeparams(M)GFLOPsAccuracy
LPRNet94×240.48M0.147GFlops0.9000
CRNN160×328.35M1.06GFlops0.9150
PlateNet168×481.92M1.25GFlops0.9275

考虑到LPRNet和CRNN模型，存在某些OP算子，NCNN不支持，项目最终使用PlateNet模型进行端上部署。水表数字识别模型在C++端上部署过程，请参考如下

PlateNet识别模型在C++端上部署过程，请参考如下

（1） 将Pytorch模型转换ONNX模型

水表数字识别项目源码demo.py文件中参数--export设置为True，可将Pytorch的模型转换为ONNX模型文件，且ONNX文件会默认保存在Pytorch的模型文件同一目录下。

（2） 将ONNX模型转换为NCNN模型

NCNN转换工具，请参考：

  • （1）将ONNX模型转换为NCNN模型，请参考NCNN官方说明：GitHub - Tencent/ncnn: ncnn is a high-performance neural network inference framework optimized for the mobile platform
  • （2）一键转换，懒人必备：一键转换 Caffe, ONNX, TensorFlow 到 NCNN, MNN, Tengine   (可能存在版本问题，这个工具转换的NCNN模型可能不兼容，建议还是自己build源码进行转换，2022年9约25日测试可用)

4. 水表数字识别C++端上部署

（1） 项目结构

（2） 配置开发环境(OpenCV+vulkan+base-utils+NCNN)

项目仅在Ubuntu18.04进行测试，Windows系统下请自行配置和编译

  • 安装OpenCV：图像处理

图像处理（如读取图片，图像裁剪等）都需要使用OpenCV库进行处理

安装教程：Ubuntu18.04安装opencv和opencv_contrib

OpenCV库使用opencv-4.3.0版本，opencv_contrib库暂时未使用，可不安装

  • 安装vulkan：模型加速

 安装教程：Ubuntu18.04安装Vulkan SDK教程方法

vulkan用于模型GPU加速，若不使用vulkan进行模型推理加速，纯C++推理模型，速度会特别特别慢

  • base-utils：C++库

GitHub：https://github.com/PanJinquan/base-utils （无需安装，项目已经配置了）

base_utils是个人开发常用的C++库，集成了C/C++ OpenCV等常用的算法

  • NCNN：模型推理

GitHub：https://github.com/Tencent/ncnn （无需安装，项目已经配置了）

ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。 ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。 无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。 基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行， 开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。 ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用，如：QQ，Qzone，微信，天天 P 图等。

（3） 部署NCNN模型

项目实现了C/C++版本的水表数字识别，水表数字分割模型采用Fast-SCNN和水表数字识别模型采用PlateNet，模型推理采用NCNN部署框架（支持多线程CPU和GPU加速推理）；图像处理采用OpenCV库，模型加速采用vulkan，在普通设备即可达到实时处理。

如果你想在这个 Demo部署你自己训练的水表数字分割模型Fast-SCNN和识别模型PlateNet，你可将训练好的Pytorch模型转换ONNX ，再转换成NCNN模型，然后把原始的模型替换成你自己的NCNN模型即可。

（4）CMake配置

这是CMakeLists.txt，其中主要配置OpenCV+vulkan+base-utils+NCNN这四个库，Windows系统下请自行配置和编译

cmake_minimum_required(VERSION 3.14.0)
project(Detector)#set(CMAKE_BUILD_TYPE Debug)
add_compile_options(-fPIC) # fix Bug: can not be used when making a shared object
set(CMAKE_CXX_FLAGS "-Wall -std=c++11 -pthread")
#set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE "-O2 -DNDEBUG")
#set(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG "-g")if (NOT CMAKE_BUILD_TYPE)# -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug# -DCMAKE_BUILD_TYPE=Releasemessage(STATUS "No build type selected, default to Release")set(CMAKE_BUILD_TYPE "Release" CACHE STRING "Build type (default Debug)" FORCE)
endif ()# NCNN set
set(NCNN_OPENMP ON CACHE BOOL "" FORCE)
set(NCNN_VULKAN ON CACHE BOOL "" FORCE)
set(NCNN_BUILD_TOOLS OFF CACHE BOOL "" FORCE)
set(NCNN_COMPILER_SUPPORT_X86_AVX OFF CACHE BOOL "" FORCE)
set(NCNN_COMPILER_SUPPORT_X86_AVX2 OFF CACHE BOOL "" FORCE)
set(NCNN_AVX OFF CACHE BOOL "" FORCE)
set(NCNN_AVXVNNI OFF CACHE BOOL "" FORCE)
#set(NCNN_SHARED_LIB ON CACHE BOOL "" FORCE)
set(NCNN_THREADS ON CACHE BOOL "" FORCE)
set(NCNN_BF16 ON CACHE BOOL "" FORCE)
set(NCNN_DISABLE_RTTI OFF CACHE BOOL "" FORCE)if (CMAKE_SYSTEM_NAME MATCHES "Android")add_definitions(-DDEBUG_ANDROID_ON)            # for Android Logadd_definitions(-DPLATFORM_ANDROID)
elseif (CMAKE_SYSTEM_NAME MATCHES "Linux")add_definitions(-DDEBUG_ON)                    # for WIN/Linux Logadd_definitions(-DDEBUG_LOG_ON)                # for WIN/Linux Logadd_definitions(-DDEBUG_IMSHOW_OFF)            # for OpenCV showadd_definitions(-DPLATFORM_LINUX)
elseif (CMAKE_SYSTEM_NAME MATCHES "Windows")add_definitions(-DDEBUG_ON)                    # for WIN/Linux Logadd_definitions(-DDEBUG_LOG_ON)                # for WIN/Linux Logadd_definitions(-DDEBUG_IMSHOW_OFF)            # for OpenCV showadd_definitions(-DPLATFORM_WINDOWS)
endif ()
add_subdirectory(3rdparty/ncnn ncnn_build)
include_directories(3rdparty/ncnn/src)# VULKAN set
set(VULKAN_SDK "3rdparty/vulkansdk/1.3.280.1/x86_64")# opencv set
find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS} ./src/)
#MESSAGE(STATUS "OpenCV_INCLUDE_DIRS = ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")# base_utils
set(BASE_ROOT 3rdparty/base-utils) # 设置base-utils所在的根目录
add_subdirectory(${BASE_ROOT}/base_utils/ base_build) # 添加子目录到build中
include_directories(${BASE_ROOT}/base_utils/include)
include_directories(${BASE_ROOT}/base_utils/src)
MESSAGE(STATUS "BASE_ROOT = ${BASE_ROOT}")# Detector
include_directories(src)
set(SRC_LISTsrc/Interpreter.cppsrc/segment.cppsrc/regress.cppsrc/crnn.cpp)
add_library(dlcv SHARED ${SRC_LIST})
target_link_libraries(dlcv ncnn ${OpenCV_LIBS} base_utils)
MESSAGE(STATUS "DIR_SRCS = ${SRC_LIST}")add_executable(Detector src/main_crnn.cpp)
target_link_libraries(Detector dlcv -lpthread)

（5）main源码

主程序中实现水表数字分割+水表数字识别，其中test_image_file()实现测试图片，test_video_file()实现测试视频文件，test_camera()实现测试摄像头

//
// Created by Pan on 2018/6/24.
//
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <vector>
#include <string>
#include "crnn.h"
#include "Types.h"
#include "regress.h"
#include "file_utils.h"
#include "image_utils.h"using namespace dl;
using namespace vision;
using namespace std;int numThread = 8;
//DeviceType device = GPU; // 使用GPU运行，需要配置好vulkan
DeviceType device = CPU; // 使用CPU运行string det_bin_file = "../data/model/watermeter/fast-scnn-reg-320.bin";
string det_pam_file = "../data/model/watermeter/fast-scnn-reg-320.param";string rec_bin_file = "../data/model/watermeter/platenet-168-48.bin";
string rec_pam_file = "../data/model/watermeter/platenet-168-48.param";// 设置检测阈值
RegressParam param = REG_MODEL320;
Regress *detector = new Regress(det_bin_file,det_pam_file,param,numThread,device);CRNNRecognizeParam crnn_param = CRNN_MODEL;
CRNNRecognize *recognize = new CRNNRecognize(rec_bin_file,rec_pam_file,crnn_param,numThread,device);/**** 测试已裁剪图片文件* @return*/
int test_image_crops() {// 测试图片string image_dir = "../data/test_image/watermeter";vector<string> image_list = get_files_list(image_dir);for (string image_path:image_list) {cv::Mat bgr_image = cv::imread(image_path);if (bgr_image.empty()) continue;int w = bgr_image.cols;int h = bgr_image.rows;FrameInfo resultInfo;ObjectInfo info;info.x1 = 0;info.y1 = 0;info.x2 = w;info.y2 = h;info.score = 1.0;resultInfo.info.push_back(info);// 开始检测recognize->detect(bgr_image, &resultInfo);// 可视化代码recognize->visualizeResult(bgr_image, &resultInfo);}printf("FINISHED.\n");return 0;
}/**** 测试图片文件* @return*/
int test_image_file() {// 测试图片string image_dir = "../data/test_image/watermeter";vector<string> image_list = get_files_list(image_dir);for (string image_path:image_list) {cv::Mat frame = cv::imread(image_path);if (frame.empty()) continue;FrameInfo resultInfo;// 开始检测detector->detect(frame, &resultInfo);// 可视化代码// detector->visualizeResult(frame, &resultInfo, true, 5, true);// 开始识别recognize->detect(frame, &resultInfo);// 可视化代码recognize->visualizeResult(frame, &resultInfo, 0);}printf("FINISHED.\n");return 0;
}/**** 测试视频文件* @return*/
int test_video_file() {string video_file = "../data/video/test-video.mp4"; //视频文件cv::VideoCapture cap;bool ret = get_video_capture(video_file, cap);cv::Mat frame;while (ret) {cap >> frame;if (frame.empty()) break;FrameInfo resultInfo;// 开始检测detector->detect(frame, &resultInfo);// 可视化代码cv::Mat dst = detector->visualizeResult(frame, &resultInfo, true, 5, true);// 开始识别recognize->detect(frame, &resultInfo);// 可视化代码recognize->visualizeResult(dst, &resultInfo, 20);}cap.release();delete detector;detector = nullptr;printf("FINISHED.\n");return 0;
}/**** 测试摄像头* @return*/
int test_camera() {int camera = 0; //摄像头ID号(请修改成自己摄像头ID号)cv::VideoCapture cap;bool ret = get_video_capture(camera, cap);cv::Mat frame;while (ret) {cap >> frame;if (frame.empty()) break;FrameInfo resultInfo;// 开始检测detector->detect(frame, &resultInfo);// 可视化代码//cv::Mat dst = detector->visualizeResult(frame, &resultInfo, true, 5, true);// 开始识别recognize->detect(frame, &resultInfo);// 可视化代码recognize->visualizeResult(frame, &resultInfo, 20);}cap.release();delete detector;detector = nullptr;printf("FINISHED.\n");return 0;}int main() {test_image_file();test_video_file();//test_camera();return 0;
}

（6）源码编译和运行

编译脚本，或者直接：bash build.sh

#!/usr/bin/env bash
if [ ! -d "build/" ];thenmkdir "build"
elseecho "exist build"
fi
cd build
cmake ..
make -j4
sleep 1
./demo
  • 如果你要测试GPU运行的性能，请修改src/main_crnn.cpp 

DeviceType device = CPU;

  • 如果你要测试GPU运行的性能，请修改src/main_crnn.cpp （需配置好vulkan） 

DeviceType device = GPU;

下面截图给出开启vulkan加速的性能对比截图，纯C++推理模式需要耗时几百毫秒的时间，而开启vulkan加速后，GPU模式耗时仅需十几毫秒，性能极大的提高。

5.水表识别数字识别效果（C/C++版本）

 C++版本的opencv不支持中文显示,暂时未解决这个BUG，不过LOG会打印水表数字的信息，凑合的用吧

下图GIF这是Python版本的水表数字分割和识别效果，C++版本与Python版本的结果几乎是一致

   

6.水表识别数字识别效果（Android版本）

项目已经完成Android版本水表数字检测分割和识别算法开发，APP在普通Android手机上可以达到实时的检测和识别效果，CPU(4线程)约40ms左右，GPU约30ms左右 ，基本满足业务的性能需求。详细说明请查看：水表数字识别5：Android实现水表数字识别(含源码 可实时检测)

Android Demo体验：https://download.csdn.net/download/guyuealian/89537381

7. 项目源码下载

【水表数字分割和识别C/C++源码下载】C/C++实现水表数字识别(含源码 可实时检测)

整套项目源码内容包含：

  1. 提供Fast-SCNN水表数字分割模型
  2. 提供PlateNet水表数字识别模型，识别准确率可以达到0.9275左右
  3. 提供整套项目水表数字分割和识别C++项目源码
  4. C++ Demo源码支持二次开发
  5. C++ Demo支持透视变换倾斜矫正
  6. C++ Demo支持图片，视频和摄像头测试
  7. C++ Demo支持CPU和GPU，GPU模型加速需要配置好vulkan，否则速度很慢；CPU模式推理需要耗时几百毫秒的时间，而开启vulkan加速后，GPU模式耗时仅需十几毫秒

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