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yolov8实例分割Tensorrt部署C++代码，engine模型推理示例和代码详解_c++模型推理实例代码

作者：Gausst松鼠会 | 2024-06-16 04:02:53

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c++模型推理实例代码

接上文中的yolov8-aeg实例分割onnx转engine部分代码详解。本文对yolov8seg实例分割推理部分代码进行详细解不，此部分与常见的不同，后处理部分主要以矩阵处理为主。通过代码注释和示例运行，帮助大家理解和使用。

目录

代码

文件夹内容如下。
在这里插入图片描述

主要包括主程序infer_main.cpp和用到的logging.h、utilus.h。其中logging.h在前篇博客已经讲过，附有代码，可参阅yolov8-aeg实例分割onnx转engine部分代码详解。utilus.h中仅包含两个函数的定义，比较简单不做赘述，可看相应代码。此处主要对含有预处理、推理和后处理等过程的infer_main.cpp代码进行解读，通过每行注释等形式。

infer_main.cpp

此代码为推理的主代码，包括预处理、推理和后处理等过程。

#include "NvInfer.h"
#include "cuda_runtime_api.h"
#include "NvInferPlugin.h"
#include "logging.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "utils.h"
#include <string>
using namespace nvinfer1;
using namespace cv;

// stuff we know about the network and the input/output blobs
static const int INPUT_H = 640;
static const int INPUT_W = 640;
static const int _segWidth = 160;
static const int _segHeight = 160;
static const int _segChannels = 32;
static const int CLASSES = 80;
static const int Num_box = 8400;
//输出的尺寸大小，8400*（80+4+32），32是掩码，4是box，classes是每个目标的分数，yolov8把置信度和分数二合一了
static const int OUTPUT_SIZE = Num_box * (CLASSES+4 + _segChannels);//output0
//分割的输出头尺寸大小，输出是32*160*160
static const int OUTPUT_SIZE1 = _segChannels * _segWidth * _segHeight ;//output1

//置信度阈值
static const float CONF_THRESHOLD = 0.1;
//nms阈值
static const float NMS_THRESHOLD = 0.5;
//mask阈值
static const float MASK_THRESHOLD = 0.5;
//输入结点名称
const char* INPUT_BLOB_NAME = "images";
//检测头的输出结点名称
const char* OUTPUT_BLOB_NAME = "output0";//detect
//分割头的输出结点名称
const char* OUTPUT_BLOB_NAME1 = "output1";//mask


struct OutputSeg {
	int id;             //结果类别id
	float confidence;   //结果置信度
	cv::Rect box;       //矩形框
	cv::Mat boxMask;       //矩形框内mask，节省内存空间和加快速度
};
//output中，包含了经过处理的id、conf、box和maskiamg信息
void DrawPred(Mat& img,std:: vector<OutputSeg> result) {
	//生成随机颜色
	std::vector<Scalar> color;
	//这行代码的作用是将当前系统时间作为随机数种子，使得每次程序运行时都会生成不同的随机数序列。
	srand(time(0));
	//根据类别数，生成不同的颜色
	for (int i = 0; i < CLASSES; i++) {
		int b = rand() % 256;
		int g = rand() % 256;
		int r = rand() % 256;
		color.push_back(Scalar(b, g, r));
	}
	Mat mask = img.clone();
	for (int i = 0; i < result.size(); i++) {
		int left, top;
		left = result[i].box.x;
		top = result[i].box.y;
		int color_num = i;
		//画矩形框，颜色是上面选的
		rectangle(img, result[i].box, color[result[i].id], 2, 8);
		//将box中的result[i].boxMask区域涂成color[result[i].id]颜色
		mask(result[i].box).setTo(color[result[i].id], result[i].boxMask);
		char label[100];
		//建立打印信息标签：置信度
		//将格式化的字符串保存到label字符串中。
		sprintf(label, "%d:%.2f", result[i].id, result[i].confidence);

		//std::string label = std::to_string(result[i].id) + ":" + std::to_string(result[i].confidence);
		int baseLine;
		//获取标签文本的尺寸
		Size labelSize = getTextSize(label, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 1, &baseLine);
		//确定一个最大的高
		top = max(top, labelSize.height);
		//把文本信息加到图像上
		putText(img, label, Point(left, top), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, color[result[i].id], 2);
	}
	//用于对图像的加权融合
	//图像1、图像1权重、图像2、图像2权重，添加结果中的标量、输出图像
	addWeighted(img, 0.5, mask, 0.8, 1, img); //将mask加在原图上面

	
}



static Logger gLogger;
//输入引擎文本、图像数据、定义的检测输出和分割输出、1
void doInference(IExecutionContext& context, float* input, float* output, float* output1, int batchSize)
{
	//从上下文中获取一个CUDA引擎。这个引擎加载了一个深度学习模型
    const ICudaEngine& engine = context.getEngine();
	//判断该引擎是否有三个绑定
    assert(engine.getNbBindings() == 3);
	//定义了一个指向void的指针数组，用于存储GPU缓冲区的地址
    void* buffers[3];
	//获取输入和输出blob的索引，这些索引用于之后的缓冲区操作
    const int inputIndex = engine.getBindingIndex(INPUT_BLOB_NAME);
	const int outputIndex = engine.getBindingIndex(OUTPUT_BLOB_NAME);
	const int outputIndex1 = engine.getBindingIndex(OUTPUT_BLOB_NAME1);

    // 使用cudaMalloc分配了GPU内存。这些内存将用于存储模型的输入和输出
    CHECK(cudaMalloc(&buffers[inputIndex], batchSize * 3 * INPUT_H * INPUT_W * sizeof(float)));//
	CHECK(cudaMalloc(&buffers[outputIndex], batchSize * OUTPUT_SIZE * sizeof(float)));
	CHECK(cudaMalloc(&buffers[outputIndex1], batchSize * OUTPUT_SIZE1 * sizeof(float)));
	//创建一个CUDA流。CUDA流是一种特殊的并发执行环境，可以在其中安排任务以并发执行。流使得任务可以并行执行，从而提高了GPU的利用率。
    cudaStream_t stream;
	//判断是否创建成功
    CHECK(cudaStreamCreate(&stream));

    // 使用cudaMemcpyAsync将输入数据异步地复制到GPU缓冲区。这个操作是非阻塞的，意味着它不会立即完成。
    CHECK(cudaMemcpyAsync(buffers[inputIndex], input, batchSize * 3 * INPUT_H * INPUT_W * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice, stream));
    //将输入和输出缓冲区以及流添加到上下文的执行队列中。这将触发模型的推理。
	context.enqueue(batchSize, buffers, stream, nullptr);
	//使用cudaMemcpyAsync函数将GPU上的数据复制到主内存中。这是异步的，意味着该函数立即返回，而数据传输可以在后台进行。
	CHECK(cudaMemcpyAsync(output, buffers[outputIndex], batchSize * OUTPUT_SIZE * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost, stream));
	CHECK(cudaMemcpyAsync(output1, buffers[outputIndex1], batchSize * OUTPUT_SIZE1 * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost, stream));
	//等待所有在给定流上的操作都完成。这可以确保在释放流和缓冲区之前，所有的数据都已经被复制完毕。
	//这对于保证内存操作的正确性和防止数据竞争非常重要。
	cudaStreamSynchronize(stream);

	//释放内存
    cudaStreamDestroy(stream);
    CHECK(cudaFree(buffers[inputIndex]));
	CHECK(cudaFree(buffers[outputIndex]));
	CHECK(cudaFree(buffers[outputIndex1]));
}



int main(int argc, char** argv)
{
	//在终端输入engine模型和测试图像
	//如果终端没有输入完整，则通过下列路径获取
	if (argc < 2) {
		argv[1] = "../models/yolov8n-seg.engine";
		argv[2] = "../images/bus.jpg";
	}
	// create a model using the API directly and serialize it to a stream
	//定义一个指针变量，通过trtModelStream = new char[size];分配size个字符的空间
	//nullptr表示指针针在开始时不指向任何有效的内存地址，空指针
	char* trtModelStream{ nullptr }; 
	//无符号整型类型，通常用于表示对象的大小或计数
	//{ 0 }: 这是初始化列表，用于初始化 size 变量。在这种情况下，size 被初始化为 0。
	size_t size{ 0 };
	//打开文件，即engine模型
	std::ifstream file(argv[1], std::ios::binary);
	if (file.good()) {
		std::cout << "load engine success" << std::endl;
		//指向文件的最后地址
		file.seekg(0, file.end);
		//计算文件的长度
		size = file.tellg();
		//指回文件的起始地址
		file.seekg(0, file.beg);
		//为trtModelStream指针分配内存，内存大小为size
		trtModelStream = new char[size];//开辟一个char 长度是文件的长度
		assert(trtModelStream);//
		//把file内容传递给trtModelStream，传递大小为size，即engine模型内容传递
		file.read(trtModelStream, size);
		//关闭文件
		file.close();
	}
	else {
		std::cout << "load engine failed" << std::endl;
		return 1;
	}

	//读取图像
	Mat src = imread(argv[2], 1);
	//若无图像，则出错
	if (src.empty()) { std::cout << "image load faild" << std::endl; return 1; }
	//获取原图像的宽和高
	int img_width = src.cols;
	int img_height = src.rows;
	std::cout << "宽高：" << img_width << " " << img_height << std::endl;
	// Subtract mean from image
	//定义一个静态浮点数组
	//静态意味着这个数组在程序的生命周期内一直存在，而不是只在函数调用时存在
	static float data[3 * INPUT_H * INPUT_W];
	//定义两个图像
	Mat pr_img0, pr_img;
	//定义一个int容器
	std::vector<int> padsize;
	//图像预处理，输入的是原图像和网络输入的高和宽，填充尺寸容器
	//输出的是重构后的图像，以及每条边填充的大小保存在padsize
	pr_img = preprocess_img(src, INPUT_H, INPUT_W, padsize);       // Resize
	//重构后图像的高和宽，以及高和宽各边填充的边界
	int newh = padsize[0], neww = padsize[1], padh = padsize[2], padw = padsize[3];
	//后于后面恢复的放大倍数
	float ratio_h = (float)src.rows / newh;
	float ratio_w = (float)src.cols / neww;
	int i = 0;// [1,3,INPUT_H,INPUT_W]
	//std::cout << "pr_img.step" << pr_img.step << std::endl;
	//
	for (int row = 0; row < INPUT_H; ++row) {
		//逐行对象素值和图像通道进行处理
		//pr_img.step=widthx3 就是每一行有width个3通道的值
		//第row行
		uchar* uc_pixel = pr_img.data + row * pr_img.step;
		for (int col = 0; col < INPUT_W; ++col)
		{
			//第col列
			//提取第第row行第col列数据进行处理
			//像素值处理
			data[i] = (float)uc_pixel[2] / 255.0;
			//通道变换
			data[i + INPUT_H * INPUT_W] = (float)uc_pixel[1] / 255.0;
			data[i + 2 * INPUT_H * INPUT_W] = (float)uc_pixel[0] / 255.;
			uc_pixel += 3;//表示进行下一列
			++i;//表示在3个通道中的第i个位置，rgb三个通道的值是分开的，如r123456g123456b123456
		}
	}
	//创建了一个Inference运行时环境，返回一个指向新创建的运行时环境的指针
	IRuntime* runtime = createInferRuntime(gLogger);
	assert(runtime != nullptr);
	//初始化NVIDIA的Infer插件库
	bool didInitPlugins = initLibNvInferPlugins(nullptr, "");
	//反序列化一个CUDA引擎。这个引擎将用于执行模型的前向传播
	ICudaEngine* engine = runtime->deserializeCudaEngine(trtModelStream, size, nullptr);
	assert(engine != nullptr);
	//使用上一步中创建的引擎创建一个执行上下文。这个上下文将在模型的前向传播期间使用
	IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext();
	assert(context != nullptr);
	//释放了用于存储模型序列化的内存
	delete[] trtModelStream;

	// Run inference
	//定义两个静态浮点，用于保存两个输出头的输出结果
	static float prob[OUTPUT_SIZE];
	static float prob1[OUTPUT_SIZE1];

	
	auto start = std::chrono::system_clock::now();
	//进行推理
	//输入引擎文本、图像数据、定义的检测输出和分割输出、bs
	//返回的是输出1和输出2
	doInference(*context, data, prob, prob1, 1);
	auto end = std::chrono::system_clock::now();
	std::cout << "推理时间：" << std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end - start).count() << "ms" << std::endl;
	//用于保存目标框的信息
	std::vector<int> classIds;//保存目标类别id
	std::vector<float> confidences;//置信度
	std::vector<cv::Rect> boxes;//每个id矩形框
	std::vector<cv::Mat> picked_proposals;  //mask

	

	// 处理box
	int net_length = CLASSES + 4 + _segChannels;
	//定义一个矩阵，把prob中的数据重构为116*8400
	cv::Mat out1 = cv::Mat(net_length, Num_box, CV_32F, prob);

	start = std::chrono::system_clock::now();
	for (int i = 0; i < Num_box; i++) {
		//输出是1*net_length*Num_box;所以每个box的属性是每隔Num_box取一个值，共net_length个值
		//左上角（i，4）宽1高classes，即冲116个数据中提取80个类别的分数
		cv::Mat scores = out1(Rect(i, 4, 1, CLASSES)).clone();
		//
		Point classIdPoint;
		double max_class_socre;
		//原矩阵、按行查找，0表示全矩阵，最大值的值，按列查找，0表示全矩阵，最大点的位置
		minMaxLoc(scores, 0, &max_class_socre, 0, &classIdPoint);
		max_class_socre = (float)max_class_socre;
		//如果最大分数大于置信度，则进行下一步处理
		//保存符合置信度的目标信息，确定出类别和置信度，即通过80个类别分数，确定目标类别
		if (max_class_socre >= CONF_THRESHOLD) {
			//提取该目标框的32个mask
			cv::Mat temp_proto = out1(Rect(i, 4 + CLASSES, 1, _segChannels)).clone();
			//.t是转置操作
			picked_proposals.push_back(temp_proto.t());
			//尺寸重构，减去填充的尺度，乘以放大因子
			float x = (out1.at<float>(0, i) - padw) * ratio_w;  //cx
			float y = (out1.at<float>(1, i) - padh) * ratio_h;  //cy
			float w = out1.at<float>(2, i) * ratio_w;  //w
			float h = out1.at<float>(3, i) * ratio_h;  //h
			//坐标变换，变为左上角和宽高
			int left = MAX((x - 0.5 * w), 0);
			int top = MAX((y - 0.5 * h), 0);
			int width = (int)w;
			int height = (int)h;
			if (width <= 0 || height <= 0) { continue; }
			//符合要求，则保存类别id
			classIds.push_back(classIdPoint.y);
			//保存置信度
			confidences.push_back(max_class_socre);
			//保存框
			boxes.push_back(Rect(left, top, width, height));
		}

	}
	//进行非极大值抑制NMS
	std::vector<int> nms_result;
	//通过opencv自带的nms函数进行，矩阵box、置信度大小，置信度阈值，nms阈值，结果
	cv::dnn::NMSBoxes(boxes, confidences, CONF_THRESHOLD, NMS_THRESHOLD, nms_result);
	std::vector<cv::Mat> temp_mask_proposals;
	//包括类别、置信度、框和mask
	std::vector<OutputSeg> output;
	//创建一个名为holeImgRect的Rect对象
	Rect holeImgRect(0, 0, src.cols, src.rows);
	//提取经过非极大值抑制后的结果
	for (int i = 0; i < nms_result.size(); ++i) {
		int idx = nms_result[i];
		OutputSeg result;
		result.id = classIds[idx];
		result.confidence = confidences[idx];
		result.box = boxes[idx]& holeImgRect;
		output.push_back(result);
		//32个mask
		temp_mask_proposals.push_back(picked_proposals[idx]);
	}

	// 处理mask
	Mat maskProposals;
	for (int i = 0; i < temp_mask_proposals.size(); ++i)
		maskProposals.push_back(temp_mask_proposals[i]);
	
	//开始处理分割头的输出32*160*160
	//把分割结果重构为32,160*160
	Mat protos = Mat(_segChannels, _segWidth * _segHeight, CV_32F, prob1);
	//mask乘以分割head输出结果
	Mat matmulRes = (maskProposals * protos).t();//n*32 32*25600 A*B是以数学运算中矩阵相乘的方式实现的，要求A的列数等于B的行数时
	//形状重构
	Mat masks = matmulRes.reshape(output.size(), { _segWidth,_segHeight });//n*160*160

	std::vector<Mat> maskChannels;
	//将masks分割成多个通道，保存到maskChannels
	cv::split(masks, maskChannels);
	//确定一个边界，用于在160*160上截取没有填充区域的图像
	Rect roi(int((float)padw / INPUT_W * _segWidth), int((float)padh / INPUT_H * _segHeight), int(_segWidth - padw / 2), int(_segHeight - padh / 2));
	//处理和获得原始图像中改变像素点颜色的区域
	for (int i = 0; i < output.size(); ++i) {
		Mat dest, mask;
		//进行sigmoid
		cv::exp(-maskChannels[i], dest);
		dest = 1.0 / (1.0 + dest);
		//截取相应区域，避免填充影响
		dest = dest(roi);
		//把mask的大小重构到原始图像大小
		resize(dest, mask, cv::Size(src.cols, src.rows), INTER_NEAREST);
		//crop----截取box中的mask作为该box对应的mask
		Rect temp_rect = output[i].box;
		//判断mask中box区域的值是否大于mask阈值，大于为true，小于为false
		//提取出mask中与temp_rect相交的部分，然后判断这部分的值是否大于预设的阈值MASK_THRESHOLD。结果保存在mask中
		mask = mask(temp_rect) > MASK_THRESHOLD;
		//把掩码图像进行保存，大小和原图像大小一样，目标区域已经为true

		output[i].boxMask = mask;
	}
	end = std::chrono::system_clock::now();
	std::cout << "后处理时间：" << std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end - start).count() << "ms" << std::endl;
	//output中，包含了经过处理的id、conf、box和maskiamg信息
	DrawPred(src, output);
	cv::imshow("output.jpg", src);
	char c = cv::waitKey(0);
	
	// Destroy the engine
    context->destroy();
    engine->destroy();
    runtime->destroy();

	system("pause");
    return 0;
}


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utils.h

#pragma once
#include <algorithm> 
#include <fstream>
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
#include <chrono>
#include <cmath>
#include <numeric> // std::iota 

using  namespace cv;

#define CHECK(status) \
    do\
    {\
        auto ret = (status);\
        if (ret != 0)\
        {\
            std::cerr << "Cuda failure: " << ret << std::endl;\
            abort();\
        }\
    } while (0)
struct alignas(float) Detection {
	//center_x center_y w h
	float bbox[4];
	float conf;  // bbox_conf * cls_conf
	int class_id;
};
//图像预处理，输入的是原图像和网络输入的高和宽，填充尺寸容器
//输出重构后的图像
static inline cv::Mat preprocess_img(cv::Mat& img, int input_w, int input_h, std::vector<int>& padsize) {
	int w, h, x, y;
	float r_w = input_w / (img.cols*1.0);
	float r_h = input_h / (img.rows*1.0);
	if (r_h > r_w) {
		w = input_w;
		h = r_w * img.rows;
		x = 0;
		y = (input_h - h) / 2;
	}
	else {
		w = r_h * img.cols;
		h = input_h;
		x = (input_w - w) / 2;
		y = 0;
	}
	//h和w是重构后图像的高和宽
	//xy是填充的边界
	cv::Mat re(h, w, CV_8UC3);
	cv::resize(img, re, re.size(), 0, 0, cv::INTER_LINEAR);
	cv::Mat out(input_h, input_w, CV_8UC3, cv::Scalar(128, 128, 128));
	re.copyTo(out(cv::Rect(x, y, re.cols, re.rows)));
	padsize.push_back(h);
	padsize.push_back(w);
	padsize.push_back(y);
	padsize.push_back(x);// int newh = padsize[0], neww = padsize[1], padh = padsize[2], padw = padsize[3];

	return out;
}

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CmakeLists.txt

在这里插入代码片

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运行示例

打开文件夹终端，执行如下命令
在这里插入图片描述

mkdir build
cd build 
cmake ..
make -j32
./main ../yolov8s-seg.engine ../zidane,jpg

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上述中的j32，可根据自己配置调整其数值。运行结果如下所示：

在这里插入图片描述

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