笔尖笔帽检测3：Android实现笔尖笔帽检测算法(含源码 可是实时检测)

news2024/11/16 17:32:42

目录

1. 前言

2.笔尖笔帽检测方法

(1)Top-Down(自上而下)方法

(2)Bottom-Up(自下而上)方法：

3.笔尖笔帽关键点检测模型训练

4.笔尖笔帽关键点检测模型Android部署

（1） 将Pytorch模型转换ONNX模型

（2） 将ONNX模型转换为TNN模型

（3） Android端上部署模型

（4） Android测试效果 

（5） 运行APP闪退：dlopen failed: library "libomp.so" not found

5.Android项目源码下载

6.C++实现笔尖笔帽关键点检测

7.特别版: 笔尖指尖检测

1. 前言

目前在AI智慧教育领域，有一个比较火热的教育产品，即指尖点读或者笔尖点读功能，其核心算法就是通过深度学习的方法获得笔尖或者指尖的位置，在通过OCR识别文本，最后通过TTS（TextToSpeech）将文本转为语音；其中OCR和TTS算法都已经研究非常成熟了，而指尖或者笔尖检测的方法也有一些开源的项目可以参考实现。本项目将实现笔尖笔帽关键点检测算法，其中使用YOLOv5模型实现手部检测（手握着笔目标检测），使用HRNet，LiteHRNet和Mobilenet-v2模型实现笔尖笔帽关键点检测。项目分为数据标注，模型训练和Android部署等多个章节，本篇是项目《笔尖笔帽检测》系列文章之Android实现笔尖笔帽检测算法；为了方便后续模型工程化和Android平台部署，项目支持高精度HRNet检测模型，轻量化模型LiteHRNet和Mobilenet模型训练和测试，并提供Python/C++/Android多个版本；

轻量化Mobilenet-v2模型在普通Android手机上可以达到实时的检测效果，CPU(4线程)约50ms左右，GPU约30ms左右 ，基本满足业务的性能需求。下表格给出HRNet，以及轻量化模型LiteHRNet和Mobilenet的计算量和参数量，以及其检测精度。

模型input-sizeparams(M)GFLOPsAP
HRNet-w32192×19228.48M5734.05M0.8418
LiteHRNet18192×1921.10M182.15M0.7469
Mobilenet-v2192×1922.63M529.25M0.7531

【尊重原创，转载请注明出处】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134070497

Android笔尖笔帽关键点检测APP Demo体验(下载)：

https://download.csdn.net/download/guyuealian/88535143

    

更多项目《笔尖笔帽检测》系列文章请参考：

  • 笔尖笔帽检测1：笔尖笔帽检测数据集(含下载链接)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134070255
  • 笔尖笔帽检测2：Pytorch实现笔尖笔帽检测算法(含训练代码和数据集)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134070483
  • 笔尖笔帽检测3：Android实现笔尖笔帽检测算法(含源码 可是实时检测)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134070497
  • 笔尖笔帽检测4：C++实现笔尖笔帽检测算法(含源码 可是实时检测)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134070516

 

2.笔尖笔帽检测方法

笔尖笔帽目标较小，如果直接使用目标检测，很难达到像素级别的检测精度；一般建议使用类似于人体关键点检测的方案。目前主流的关键点方法主要两种：一种是Top-Down（自上而下）方法，另外一种是Bottom-Up（自下而上）方法；

(1)Top-Down(自上而下)方法

将手部检测（手握笔的情况）和笔尖笔帽关键点检测分离，在图像上首先进行手部目标检测，定位手部位置；然后crop每一个手部图像，再估计笔尖笔帽关键点；这类方法往往比较慢，但姿态估计准确度较高。目前主流模型主要有CPN，Hourglass，CPM，Alpha Pose，HRNet等。

(2)Bottom-Up(自下而上)方法：

先估计图像中所有笔尖笔帽关键点，然后在通过Grouping的方法组合成一个一个实例；因此这类方法在测试推断的时候往往更快速，准确度稍低。典型就是COCO2016年人体关键点检测冠军Open Pose。

通常来说，Top-Down具有更高的精度，而Bottom-Up具有更快的速度；就目前调研而言， Top-Down的方法研究较多，精度也比Bottom-Up（自下而上）方法高。

本项目采用Top-Down(自上而下)方法，使用YOLOv5模型实现手部检测（手握笔检测），使用HRNet进行手部关键点检测；也可以简单理解为，先使用YOLOv5定位手握笔的区域位置，再使用HRNet进行笔尖笔帽精细化位置定位。

本项目基于开源的HRNet进行改进，关于HRNet项目请参考GitHub

HRNet: https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch

3.笔尖笔帽关键点检测模型训练

本项目采用Top-Down(自上而下)方法，使用YOLOv5模型实现手部检测（手笔检测），并基于开源的HRNet进行改进实现笔尖笔帽关键点检测；为了方便后续模型工程化和Android平台部署，项目支持轻量化模型LiteHRNet和Mobilenet模型训练和测试，并提供Python/C++/Android多个版本；轻量化Mobilenet-v2模型在普通Android手机上可以达到实时的检测效果，CPU(4线程)约50ms左右，GPU约30ms左右 ，基本满足业务的性能需求

关于笔尖笔帽关键点检测模型训练，可参考 :

笔尖笔帽检测2：Pytorch实现笔尖笔帽检测算法(含训练代码和数据集)

下表格给出HRNet，以及轻量化模型LiteHRNet和Mobilenet的计算量和参数量，以及其检测精度AP； 高精度检测模型HRNet-w32，AP可以达到0.8418，但其参数量和计算量比较大，不合适在移动端部署；LiteHRNet18和Mobilenet-v2参数量和计算量比较少，合适在移动端部署；虽然LiteHRNet18的理论计算量和参数量比Mobilenet-v2低，但在实际测试中，发现Mobilenet-v2运行速度更快。轻量化Mobilenet-v2模型在普通Android手机上可以达到实时的检测效果，CPU(4线程)约50ms左右，GPU约30ms左右 ，基本满足业务的性能需求

模型input-sizeparams(M)GFLOPsAP
HRNet-w32192×19228.48M5734.05M0.8418
LiteHRNet18192×1921.10M182.15M0.7469
Mobilenet-v2192×1922.63M529.25M0.7531

HRNet-w32参数量和计算量太大，不适合在Android手机部署，本项目Android版本只支持部署LiteHRNet和Mobilenet-v2模型；C++版本可支持部署HRNet-w32，LiteHRNet和Mobilenet-v2模型 

4.笔尖笔帽关键点检测模型Android部署

目前CNN模型有多种部署方式，可以采用TNN，MNN,NCNN，以及TensorRT等部署工具，鄙人采用TNN进行Android端上部署。部署流程可分为四步：训练模型->将模型转换ONNX模型->将ONNX模型转换为TNN模型->Android端上部署TNN模型。

（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Python项目提供转换脚本，你只需要修改model_file和config_file为你模型路径即可
  •  convert_torch_to_onnx.py实现将Pytorch模型转换ONNX模型的脚本
python libs/convert_tools/convert_torch_to_onnx.py
"""
This code is used to convert the pytorch model into an onnx format model.
"""
import os
import torch.onnx
from pose.inference import PoseEstimation
from basetrainer.utils.converter import pytorch2onnx


def load_model(config_file, model_file, device="cuda:0"):
    pose = PoseEstimation(config_file, model_file, device=device)
    model = pose.model
    config = pose.config
    return model, config


def convert2onnx(config_file, model_file, device="cuda:0", onnx_type="kp"):
    """
    :param model_file:
    :param input_size:
    :param device:
    :param onnx_type:
    :return:
    """
    model, config = load_model(config_file, model_file, device=device)
    model = model.to(device)
    model.eval()
    model_name = os.path.basename(model_file)[:-len(".pth")]
    onnx_file = os.path.join(os.path.dirname(model_file), model_name + ".onnx")
    # dummy_input = torch.randn(1, 3, 240, 320).to("cuda")
    input_size = tuple(config.MODEL.IMAGE_SIZE)  # w,h
    input_shape = (1, 3, input_size[1], input_size[0])
    pytorch2onnx.convert2onnx(model,
                              input_shape=input_shape,
                              input_names=['input'],
                              output_names=['output'],
                              onnx_file=onnx_file,
                              opset_version=11)


if __name__ == "__main__":
    config_file = "../../work_space/pen/mobilenet_v2_2_192_192_custom_coco_20231114_000651_3262/mobilenetv2_192_192.yaml"
    model_file = "../../work_space/pen/mobilenet_v2_2_192_192_custom_coco_20231114_000651_3262/model/model_199_0.7518.pth"
    convert2onnx(config_file, model_file)

（2） 将ONNX模型转换为TNN模型

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

TNN转换工具：

  • （1）将ONNX模型转换为TNN模型，请参考TNN官方说明：TNN/onnx2tnn.md at master · Tencent/TNN · GitHub
  • （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TNN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） Android端上部署模型

项目实现了Android版本的手部检测（手握着笔）和笔尖笔帽关键点检测Demo，部署框架采用TNN，支持多线程CPU和GPU加速推理，在普通手机上可以实时处理。项目Android源码，核心算法均采用C++实现，上层通过JNI接口调用。

如果你想在这个Android Demo部署你自己训练的分类模型，你可将训练好的Pytorch模型转换ONNX ，再转换成TNN模型，然后把TNN模型代替你模型即可。 

HRNet-w32参数量和计算量太大，不适合在Android手机部署，本项目Android版本只支持部署LiteHRNet和Mobilenet-v2模型；C++版本可支持部署HRNet-w32，LiteHRNet和Mobilenet-v2模型 

  • 这是项目Android源码JNI接口 ，Java部分
package com.cv.tnn.model;

import android.graphics.Bitmap;

public class Detector {

    static {
        System.loadLibrary("tnn_wrapper");
    }


    /***
     * 初始化检测模型
     * @param dets_model： 检测模型（不含后缀名）
     * @param pose_model： 识别模型（不含后缀名）
     * @param root：模型文件的根目录，放在assets文件夹下
     * @param model_type：模型类型
     * @param num_thread：开启线程数
     * @param useGPU：是否开启GPU进行加速
     */
    public static native void init(String dets_model, String pose_model, String root, int model_type, int num_thread, boolean useGPU);

    /***
     * 返回检测和识别结果
     * @param bitmap 图像（bitmap），ARGB_8888格式
     * @param score_thresh：置信度阈值
     * @param iou_thresh：  IOU阈值
     * @param pose_thresh：  关键点阈值
     * @return
     */
    public static native FrameInfo[] detect(Bitmap bitmap, float score_thresh, float iou_thresh, float pose_thresh);
}
  • 这是Android项目源码JNI接口 ，C++部分
#include <jni.h>
#include <string>
#include <fstream>
#include "src/yolov5.h"
#include "src/pose_detector.h"
#include "src/Types.h"
#include "debug.h"
#include "android_utils.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "file_utils.h"

using namespace dl;
using namespace vision;

static YOLOv5 *detector = nullptr;
static PoseDetector *pose = nullptr;

JNIEXPORT jint JNI_OnLoad(JavaVM *vm, void *reserved) {
    return JNI_VERSION_1_6;
}

JNIEXPORT void JNI_OnUnload(JavaVM *vm, void *reserved) {

}


extern "C"
JNIEXPORT void JNICALL
Java_com_cv_tnn_model_Detector_init(JNIEnv *env,
                                    jclass clazz,
                                    jstring dets_model,
                                    jstring pose_model,
                                    jstring root,
                                    jint model_type,
                                    jint num_thread,
                                    jboolean use_gpu) {
    if (detector != nullptr) {
        delete detector;
        detector = nullptr;
    }
    std::string parent = env->GetStringUTFChars(root, 0);
    std::string dets_model_ = env->GetStringUTFChars(dets_model, 0);
    std::string pose_model_ = env->GetStringUTFChars(pose_model, 0);
    string dets_model_file = path_joint(parent, dets_model_ + ".tnnmodel");
    string dets_proto_file = path_joint(parent, dets_model_ + ".tnnproto");
    string pose_model_file = path_joint(parent, pose_model_ + ".tnnmodel");
    string pose_proto_file = path_joint(parent, pose_model_ + ".tnnproto");
    DeviceType device = use_gpu ? GPU : CPU;
    LOGW("parent     : %s", parent.c_str());
    LOGW("useGPU     : %d", use_gpu);
    LOGW("device_type: %d", device);
    LOGW("model_type : %d", model_type);
    LOGW("num_thread : %d", num_thread);
    YOLOv5Param model_param = YOLOv5s05_320;//模型参数
    detector = new YOLOv5(dets_model_file,
                          dets_proto_file,
                          model_param,
                          num_thread,
                          device);

    PoseParam pose_param = POSE_MODEL_TYPE[model_type];//模型类型
    pose = new PoseDetector(pose_model_file,
                            pose_proto_file,
                            pose_param,
                            num_thread,
                            device);
}

extern "C"
JNIEXPORT jobjectArray JNICALL
Java_com_cv_tnn_model_Detector_detect(JNIEnv *env, jclass clazz, jobject bitmap,
                                      jfloat score_thresh, jfloat iou_thresh, jfloat pose_thresh) {
    cv::Mat bgr;
    BitmapToMatrix(env, bitmap, bgr);
    int src_h = bgr.rows;
    int src_w = bgr.cols;
    // 检测区域为整张图片的大小
    FrameInfo resultInfo;
    // 开始检测
    if (detector != nullptr) {
        detector->detect(bgr, &resultInfo, score_thresh, iou_thresh);
    } else {
        ObjectInfo objectInfo;
        objectInfo.x1 = 0;
        objectInfo.y1 = 0;
        objectInfo.x2 = (float) src_w;
        objectInfo.y2 = (float) src_h;
        objectInfo.label = 0;
        resultInfo.info.push_back(objectInfo);
    }

    int nums = resultInfo.info.size();
    LOGW("object nums: %d\n", nums);
    if (nums > 0) {
        // 开始检测
        pose->detect(bgr, &resultInfo, pose_thresh);
        // 可视化代码
        //classifier->visualizeResult(bgr, &resultInfo);
    }
    //cv::cvtColor(bgr, bgr, cv::COLOR_BGR2RGB);
    //MatrixToBitmap(env, bgr, dst_bitmap);
    auto BoxInfo = env->FindClass("com/cv/tnn/model/FrameInfo");
    auto init_id = env->GetMethodID(BoxInfo, "<init>", "()V");
    auto box_id = env->GetMethodID(BoxInfo, "addBox", "(FFFFIF)V");
    auto ky_id = env->GetMethodID(BoxInfo, "addKeyPoint", "(FFF)V");
    jobjectArray ret = env->NewObjectArray(resultInfo.info.size(), BoxInfo, nullptr);
    for (int i = 0; i < nums; ++i) {
        auto info = resultInfo.info[i];
        env->PushLocalFrame(1);
        //jobject obj = env->AllocObject(BoxInfo);
        jobject obj = env->NewObject(BoxInfo, init_id);
        // set bbox
        //LOGW("rect:[%f,%f,%f，%f] label:%d,score:%f \n", info.rect.x,info.rect.y, info.rect.w, info.rect.h, 0, 1.0f);
        env->CallVoidMethod(obj, box_id, info.x1, info.y1, info.x2 - info.x1, info.y2 - info.y1,
                            info.label, info.score);
        // set keypoint
        for (const auto &kps : info.keypoints) {
            //LOGW("point:[%f,%f] score:%f \n", lm.point.x, lm.point.y, lm.score);
            env->CallVoidMethod(obj, ky_id, (float) kps.point.x, (float) kps.point.y,
                                (float) kps.score);
        }
        obj = env->PopLocalFrame(obj);
        env->SetObjectArrayElement(ret, i, obj);
    }
    return ret;
}

（4） Android测试效果 

Android Demo在普通手机CPU/GPU上可以达到实时检测效果；CPU(4线程)约50ms左右，GPU约30ms左右 ，基本满足业务的性能需求。

Android笔尖笔帽关键点检测APP Demo体验(下载)：

https://download.csdn.net/download/guyuealian/88535143

       

     

（5） 运行APP闪退：dlopen failed: library "libomp.so" not found

参考解决方法：
解决dlopen failed: library “libomp.so“ not found_PKing666666的博客-CSDN博客_dlopen failed

 Android SDK和NDK相关版本信息，请参考： 

 

5.Android项目源码下载

Android项目源码下载地址：Android实现笔尖笔帽检测算法(含源码 可是实时检测)

整套Android项目源码内容包含：

  1. Android Demo源码支持YOLOv5手部检测(手握笔检测)
  2. Android Demo源码支持轻量化模型LiteHRNet和Mobilenet-v2笔尖笔帽关键点检测
  3. Android Demo在普通手机CPU/GPU上可以实时检测，CPU约50ms，GPU约30ms左右
  4. Android Demo支持图片，视频，摄像头测试
  5. 所有依赖库都已经配置好，可直接build运行，若运行出现闪退，请参考dlopen failed: library “libomp.so“ not found 解决。

6.C++实现笔尖笔帽关键点检测

  • 笔尖笔帽检测4：C++实现笔尖笔帽检测算法(含源码 可是实时检测)https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/134070516

7.特别版: 笔尖指尖检测

碍于篇幅，本文章只实现了笔尖笔帽关键点检测；实质上，要实现指尖点读或者笔尖点读功能，我们可能并不需要笔帽检测，而是需要实现笔尖+指尖检测功能；其实现方法与笔尖笔帽关键点检测类似。

下面是成功产品落地应用的笔尖+指尖检测算法Demo，其检测精度和速度性能都比笔尖笔帽检测的效果要好。

如果你需要笔尖+指尖检测算法，可在公众号咨询联系

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请勿原模原样复制&#xff01; 01背包dp具体解释详见链接 ↓ 【算法5.1】背包问题 - 01背包 &#xff08;至多最大价值、至少最小价值&#xff09;_背包问题求最小价值_Roye_ack的博客-CSDN博客 关于如何求出最优物品选择方案&#xff1f; 先在递归求dp公式时&#xff0c;若…
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【广州华锐互动】VR溺水预防教育：在虚拟世界中学会自救！

【广州华锐互动】VR溺水预防教育：在虚拟世界中学会自救！

在现代社会中&#xff0c;水上安全和救援行动的重要性不言而喻。尤其在自然灾害、游泳事故或航海事故中&#xff0c;有效的救援行动可以挽救许多生命。然而&#xff0c;传统的救援训练往往存在成本高、风险大、效率低等问题。在这样的背景下&#xff0c;虚拟现实&#xff08;VR…
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vue3的两个提示[Vue warn]: 关于组件渲染和函数外部使用

vue3的两个提示[Vue warn]: 关于组件渲染和函数外部使用

1. [Vue warn]: inject() can only be used inside setup() or functional components. 这个消息是提示我们&#xff0c;需要将引入的方法作为一个变量使用。以vue-store为例&#xff0c;如果我们按照如下的方式使用&#xff1a; import UseUserStore from ../../store/module…
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如何把A3 pdf 文章打印成A4

如何把A3 pdf 文章打印成A4

1. 用Adobe Acrobat 打开pdf 2 打印 选择海报 进行调整即可如下图,见下面红色的部分。
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2024测试工程师必学的Jmeter：利用jmeter插件收集性能测试结果汇总报告和聚合报告

2024测试工程师必学的Jmeter：利用jmeter插件收集性能测试结果汇总报告和聚合报告

利用jmeter插件收集性能测试结果 汇总报告&#xff08;Summary Report &#xff09; 用来收集性能测试过程中的请求以及事务各项指标。通过监听器--汇总报告 可以添加该元件。界面如下图所示 汇总报告界面介绍&#xff1a; 所有数据写入一个文件&#xff1a;保存测试结果到本地…
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Jieba库——中文自然语言处理的利器

Jieba库——中文自然语言处理的利器

中文作为世界上最广泛使用的语言之一&#xff0c;其复杂的结构和丰富的表达方式给中文文本处理带来了挑战。为了解决这些问题&#xff0c;Python开发者开发了一系列用于处理中文文本的工具和库&#xff0c;其中最受欢迎和广泛应用的就是Jieba库。Jieba是一个开源的中文分词工具…
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设计模式—命令模式

设计模式—命令模式

1.什么是命令模式&#xff1f; 命令模式是一种行为型设计模式&#xff0c;核心是将每种请求或操作封装为一个独立的对象&#xff0c;从而可以集中管理这些请求或操作&#xff0c;比如将请求队列化依次执行、或者对操作进行记录和撤销。 命令模式通过将请求的发送者&#xff0…
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京东数据分析软件（京东平台数据分析）：2023年Q3扫地机器人行业消费报告

京东数据分析软件（京东平台数据分析）：2023年Q3扫地机器人行业消费报告

随着90后、00后逐渐成为消费主力军&#xff0c;他们对生活品质更加关注、健康意识进一步增强&#xff0c;再加上“懒人经济”的盛行&#xff0c;人们对扫地机器人的使用率和关注热情也不断增长。 根据鲸参谋电商数据分析平台的相关数据显示&#xff0c;今年7月份-9月份&#xf…
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软件测评中心进行安全测试有哪些流程?安全测试报告如何收费?

软件测评中心进行安全测试有哪些流程?安全测试报告如何收费?

在当今数字化时代&#xff0c;软件安全测试是每个软件开发团队都不能忽视的重要环节。安全测试是指对软件产品进行系统、全面的安全性评测与检测的过程。它旨在发现并修复软件中存在的漏洞和安全隐患&#xff0c;以确保软件能够在使用过程中保护用户的数据和隐私不被非法访问和…
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ML-Net：通过深度学习彻底改变多标签分类

ML-Net：通过深度学习彻底改变多标签分类

一、说明 多标签分类是一项具有挑战性的机器学习任务&#xff0c;其中输入可以同时属于多个类。传统的多标签分类方法通常依赖于将问题转化为一系列二元分类任务或使用集成方法。然而&#xff0c;深度学习的出现开创了多标签分类的新时代&#xff0c;ML-Net 等模型突破了该领域…
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