RK3568实现摄像头虚拟背景AI应用开发案例

本文分享自华为云社区《ModelBox开发案例 – RK3568实现摄像头虚拟背景【玩转华为云】》，作者：AI练习生 。

本文将使用ModelBox端云协同AI开发套件（RK3568）实现摄像头虚拟背景AI应用的开发。

最终运行效果如下：

RK3568

本应用采用RK开发套件完成，需要具备RK3568开发板。本硬件可以通过以下链接购买：marketplace.huaweicloud.com/contents/2b… ，规格包含：RK3568开发板×1、A2 WiFi模块×1、外壳×1、电源线和电源插头×1、散热片×1。

模型训练

Notebook:

模型推理

Notebook:

onnx结构：

模型转换

Notebook:

rknn结构：

原生onnxruntime推理

我们准备了(1080p, 30fps)的视频，使用原生的onnxruntime进行推理，帧率最高是7：

实现代码：

"""OpenCV 读取摄像头视频视频流，使用原生的onnxruntime推理"""# 导入OpenCVimport cv2import timeimport drawUtilsimport numpy as npimport onnxruntime# cap = cv2.VideoCapture(0)cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')if not cap.isOpened():    print('文件不存在或编码错误')else:    i = 0    fps = 30    start_time = time.time()    font = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN    image_background = cv2.imread('R-C.jpg')    width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))    height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))    onnx_model = onnxruntime.InferenceSession('linknet.onnx')    image_background = cv2.resize(image_background, (width, height))    writer = cv2.VideoWriter('test_result.mp4',cv2.VideoWriter_fourcc(*'X264'),fps,(width,height))    image_background = image_background/255.while cap.isOpened():       ret,frame = cap.read()    if ret:        img = cv2.resize(frame, (256, 256))        img = img[...,::-1]/255.        img = img.astype(np.float32)        img = np.transpose(img, (2, 0, 1))        data = np.expand_dims(img, axis=0)        onnx_input ={onnx_model.get_inputs()[0].name: data}        pred_mask = onnx_model.run(None, onnx_input)        pred_mask = np.array(pred_mask)        pred_mask = pred_mask[0][0][0]        pred_mask = cv2.resize(pred_mask, (width, height))        pred_mask = pred_mask.reshape((height, width, 1))        img_multi = pred_mask*frame/255.        mask_layer = np.ones((height, width)).reshape(height, width, 1)-pred_mask        mask_layer = image_background*mask_layer        image_add = img_multi+mask_layer        image_add = image_add*255        image_add = image_add.astype(np.uint8)               # 计算FPS        i += 1        now = time.time()        fps_text  = int(1 / ( now - start_time))        start_time = now        print('linknet post ' + str(i))        # 添加中文（首先导入模块）        img_add = drawUtils.cv2AddChineseText(image_add, '帧率：'+str(fps_text), (20,50), textColor=(0, 255, 0), textSize=30)        # 显示画面        # cv2.imshow('demo',img_add)        writer.write(img_add)        # 退出条件        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):            break    else:        breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()

修改使用编为0摄像头（默认为PC自带的摄像头）进行实时检测：

ModelBox AI应用开发

直接使用工程

1）下载案例

本案例所需资源（代码、模型、测试数据等）均可从网盘链接下载。

2）运行应用

将virtual_background文件夹拖到工程目录workspace目录下面，开启性能统计：

切换到工程目录，执行bin/main.bat运行应用，生成的视频和性能统计文件都在hilens_data_dir文件夹下面：

3）性能统计

在Chrome浏览器chrome://tracing中加载性能统计文件：

该AI应用输入1080p的视频，batch_size=4耗时约为256ms，平均每帧处理速度为64ms，fps=1000/64≈16，接下来我们给出该AI应用在ModelBox中的完整开发过程（以开发套件为例）。

4）摄像头检测

打开工程目录bin/mock_task.toml文件，修改其中的任务输入和任务输出，配置为如下内容：

# 用于本地mock文件读取任务，脚本中已经配置了IVA_SVC_CONFIG环境变量, 添加了此文件路径########### 请确定使用linux的路径类型，比如在windows上要用  D:/xxx/xxx  不能用D:xxxxxx  ############ 任务的参数为一个压缩并转义后的json字符串# 直接写需要转义双引号， 也可以用 content_file 添加一个json文件，如果content和content_file都存在content会被覆盖# content_file支持绝对路径或者相对路径，不支持解析环境变量(包括${HILENS_APP_ROOT}、${HILENS_DATA_DIR}等)[common]content = "{"param_str":"string param","param_int":10,"param_float":10.5}"# 任务输入配置，mock模拟目前仅支持一路rtsp或者本地url, 当前支持以下几种输入方式：# 1. rtsp摄像头或rtsp视频流：type="rtsp", url="rtsp://xxx.xxx"  (type为rtsp的时候，支持视频中断自动重连)# 2. 设备自带摄像头或者USB摄像头：type="url"，url="摄像头编号,比如 0 或者 1 等" (需配合local_camera功能单元使用)# 3. 本地视频文件：type="url"，url="视频文件路径" (可以是相对路径 -- 相对这个mock_task.toml文件, 也支持从环境变量${HILENS_APP_ROOT}所在目录文件输入)# 4. http服务：type="url", url="http://xxx.xxx"(指的是任务作为http服务启动，此处需填写对外暴露的http服务地址，需配合httpserver类的功能单元使用)# 5. 支持多输入[input] [input1] [input2] ...，对应的输出为[output] [output1] [output2] ...，如果使用videoout功能单元输出，则输入和输出个数必须匹配，同时url不能重名[input]type = "url"url = "0"#url = "../data/test.mp4"# 任务输出配置，当前支持以下几种输出方式：# 1. rtsp视频流：type="local", url="rtsp://xxx.xxx"# 2. 本地屏幕：type="local", url="0:xxx" (设备需要接显示器，系统需要安装桌面)# 3. 本地视频文件：type="local"，url="视频文件路径" (可以是相对路径——相对这个mock_task.toml文件, 也支持输出到环境变量${HILENS_DATA_DIR}所在目录或子目录)# 4. http服务：type="webhook", url="http://xxx.xxx" (指的是任务产生的数据上报给某个http服务，此处需填写上传的http服务地址)[output]type = "local"url = "0"#url = "../hilens_data_dir/test_result.mp4"

执行.binmain.bat camera运行应用，将会自动弹出实时的人像分割画面：

从零开发工程

如果你对项目开发感兴趣，可以通过本章进一步了解。

1）远程连接开发板

我们推荐在PC端使用VS Code远程连接开发板来对设备进行操作，安装Remote-SSH：

2）查看设备ip地址

可以在APP应用智慧生活上查看设备的ip地址：

3）配置SSH连接

电脑和设备处于同一WiFi下，在VS Code中使用Remote-SSH远程登陆：

RK3568应用开发

创建工程

在SDK目录下使用create.py脚本创建工程，我决定工程取名为virtual_background：

rock@rock-3a:~$ cd /home/rock/modelboxrock@rock-3a:~/modelbox$ ./create.py -t server -n virtual_backgroundsdk version is modelbox-rk-aarch64-1.5.3success: create virtual_background in /home/rock/modelbox/workspace

创建推理功能单元

rock@rock-3a:~/modelbox$ ./create.py -t infer -n linknet_infer -p virtual_backgroundsdk version is modelbox-rk-aarch64-1.5.3success: create infer linknet_infer in /home/rock/modelbox/workspace/virtual_background/model/linknet_infer

可以看到推理功能单元创建在了项目工程的model目录下面：

将我们转换好的模型linknet.rknn拖到linknet_infer目录下，接着编辑.toml配置文件，主要修改模型的路径与输入输出，由于我们模型有一个来自rknpu的uint8的类型输入和一个float类型的输出，所以对配置文件编辑如下：

# Copyright (C) 2020 Huawei Technologies Co., Ltd. All rights reserved.[base]name = "linknet_infer"device = "rknpu"version = "1.0.0"description = "your description"entry = "./linknet.rknn"  # model file path, use relative pathtype = "inference"virtual_type = "rknpu2" # inference engine type: rockchip now support rknpu, rknpu2(if exist)group_type = "Inference"  # flowunit group attribution, do not changeis_input_contiguous = "false" # rk do not support memory combine, fix, do not change# Input ports description[input][input.input1]  # input port number, Format is input.input[N]name = "Input"  # input port nametype = "uint8"  # input port data type ,e.g. float or uint8device = "rknpu"  # input buffer type: use rknpu for zero-copy, cpu also allow# Output ports description[output][output.output1] # output port number, Format is output.output[N]name = "Output"  # output port nametype = "float"   # output port data type ,e.g. float or uint8

可以看到该模型有1个输入节点，1个输出节点。需要注意其中的virtual_type配置与npu类别有关，RK3568需配置为rknpu2；输入节点的device配置建议设为与该推理功能单元的上一个功能单元相同。

ModelBox内置了rknn推理引擎和推理逻辑，开发者只需要准备好模型文件、编辑好配置文件，即可使用该模型进行推理，无需编写推理代码。

另外，本案例使用的人像分割模型是由Pytorch框架训练得到，我们事先使用rknn-toolkit2工具将它转换为RK3568支持的模型格式，感兴趣的话可以在RK3568模型转换查看模型转换过程。

创建后处理功能单元

我们需要一个后处理功能单元来对模型推理结果进行解码，依然是万能的create.py脚本：

rock@rock-3a:~/modelbox$ ./create.py -t python -n linknet_post -p virtual_backgroundsdk version is modelbox-rk-aarch64-1.5.3success: create python linknet_post in /home/rock/modelbox/workspace/virtual_background/etc/flowunit/linknet_post

可以看到在项目工程的etc/flowunit目录下面已经生成了该功能单元，存放.toml配置文件与.py功能代码文件：

接下来补充该功能单元的逻辑代码，如果对此不感兴趣，可以将我们资源包中的代码CtrlC+V速通本节。

首先补充后处理功能单元的配置文件，对于后处理功能单元，我们需要知道模型推理的shape，因此需要对config字段进行配置。此外，我们还需要修改输入输出，接收一个float类型的推理结果与一个uint8类型的原图，输出融合后的新图：

# Copyright (c) Huawei Technologies Co., Ltd. 2022. All rights reserved.# Basic config[base]name = "linknet_post" # The FlowUnit namedevice = "cpu" # The flowunit runs on cpuversion = "1.0.0" # The version of the flowunittype = "python" # Fixed value, do not changedescription = "description" # The description of the flowunitentry = "linknet_post@linknet_postFlowUnit" # Python flowunit entry functiongroup_type = "Generic"  # flowunit group attribution, change as Input/Output/Image/Generic ...# Flowunit Typestream = false # Whether the flowunit is a stream flowunitcondition = false # Whether the flowunit is a condition flowunitcollapse = false # Whether the flowunit is a collapse flowunitcollapse_all = false # Whether the flowunit will collapse all the dataexpand = false #  Whether the flowunit is a expand flowunit# The default Flowunit config[config]mask_h = 256mask_w = 256# Input ports description[input][input.input1] # Input port number, the format is input.input[N]name = "in_mask" # Input port nametype = "float" # Input port type[input.input2] # Input port number, the format is input.input[N]name = "in_image" # Input port nametype = "uint8" # Input port type# Output ports description[output][output.output1] # Output port number, the format is output.output[N]name = "out_image" # Output port nametype = "uint8" # Output port type

后处理代码：

# Copyright (c) Huawei Technologies Co., Ltd. 2022. All rights reserved.#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import _flowunit as modelboximport numpy as npimport cv2class linknet_postFlowUnit(modelbox.FlowUnit):    # Derived from modelbox.FlowUnit    def __init__(self):        super().__init__()        self.jpg>imread('data/R-C.jpg')        self.image_background = cv2.cvtColor(self.image_background,cv2.COLOR_BGR2RGB)        self.image_background = self.image_background/255.    def open(self, config):        # Open the flowunit to obtain configuration information        self.mask_h = config.get_int('mask_h', 256)        self.mask_w = config.get_int('mask_w', 256)        self.index = 0          return modelbox.Status.StatusCode.STATUS_SUCCESS    def process(self, data_context):        # Process the data        in_mask = data_context.input("in_mask")        in_image = data_context.input("in_image")        out_image = data_context.output("out_image")        # linknet_post process code.        # Remove the following code and add your own code here.        for buffer_mask, buffer_image in zip(in_mask, in_image):            # 获取输入Buffer的属性信息            width = buffer_image.get('width')            height = buffer_image.get('height')            channel = buffer_image.get('channel')            # 将输入Buffer转换为numpy对象            image_background = cv2.resize(self.image_background, (width, height))            mask_data = np.array(buffer_mask.as_object(), copy=False)            mask_data = mask_data.reshape(self.mask_h, self.mask_w)            mask_data = cv2.resize(mask_data, (width, height))            mask_data = mask_data.reshape(height, width, 1)            image_data = np.array(buffer_image.as_object(), dtype=np.uint8, copy=False)            image_data = image_data.reshape(height, width, channel)            img_multi = mask_data*image_data/255.            mask_layer = np.ones((height, width))            mask_layer = mask_layer.reshape(height, width, 1)            mask_layer = mask_layer-mask_data                       mask_layer = image_background*mask_layer            image_add = img_multi+mask_layer            image_add = image_add*255            image_add = image_add.astype(np.uint8)            # frame计数            self.index += 1            print("linknet_post " + str(self.index))            # 将业务处理返回的结果数据转换为Buffer            add_buffer = modelbox.Buffer(self.get_bind_device(), image_add)            # 设置输出Buffer的Meta信息，此处直接拷贝输入Buffer的Meta信息            add_buffer.copy_meta(buffer_image)            # 将输出Buffer放入输出BufferList中            out_image.push_back(add_buffer)        return modelbox.Status.StatusCode.STATUS_SUCCESS    def close(self):        # Close the flowunit        return modelbox.Status()    def data_pre(self, data_context):        # Before streaming data starts        return modelbox.Status()    def data_post(self, data_context):        # After streaming data ends        return modelbox.Status()    def data_group_pre(self, data_context):        # Before all streaming data starts        return modelbox.Status()    def data_group_post(self, data_context):        # After all streaming data ends        return modelbox.Status()

搭建流程图

修改virtual_background.toml内容：

# Copyright (C) 2020 Huawei Technologies Co., Ltd. All rights reserved.[driver]dir = ["${HILENS_APP_ROOT}/etc/flowunit","${HILENS_APP_ROOT}/etc/flowunit/cpp","${HILENS_APP_ROOT}/model","${HILENS_MB_SDK_PATH}/flowunit"]skip-default = true[profile]profile=truetrace=truedir="${HILENS_DATA_DIR}/mb_profile"[graph]format = "graphviz"graphconf = """digraph virtual_background {    node [shape=Mrecord]    queue_size = 1    batch_size = 1       # 定义节点，即功能单元及其属性    input1[type=input, flowunit=input, device=cpu, deviceid=0]    data_source_parser[type=flowunit, flowunit=data_source_parser, device=cpu, deviceid=0]    video_demuxer[type=flowunit, flowunit=video_demuxer, device=cpu, deviceid=0]    video_decoder[type=flowunit, flowunit=video_decoder, device=rknpu, deviceid=0, pix_fmt="rgb"]    image_resize[type=flowunit, flowunit=resize, device=rknpu, deviceid=0, image_width=256, image_height=256]    linknet_infer[type=flowunit, flowunit=linknet_infer, device=rknpu, deviceid=0]    linknet_post[type=flowunit, flowunit=linknet_post, device=cpu, deviceid=0]    video_out[type=flowunit, flowunit=video_out, device=rknpu, deviceid=0]       # 定义边，即功能间的数据传递关系    input1:input -> data_source_parser:in_data    data_source_parser:out_video_url -> video_demuxer:in_video_url    video_demuxer:out_video_packet -> video_decoder:in_video_packet    video_decoder:out_video_frame -> image_resize:in_image    image_resize:out_image -> linknet_infer:Input    linknet_infer:Output -> linknet_post:in_mask    video_decoder:out_video_frame -> linknet_post:in_image    linknet_post:out_image -> video_out:in_video_frame}"""[flow]desc = "virtual_background run in modelbox-rk-aarch64"

其中，profile字段设为true启用性能统计功能。

运行应用

应用的输入和输出可以在项目工程的bin/mock_task.toml中进行配置：

配置应用的输入输出，接下来就可以进入项目进行构建和运行了：

执行bin/main.sh运行应用，生成的视频和性能统计文件在hilens_data_dir文件夹：

可以右键下载查看性能统计文件：

可以看到模型推理确实很快，平均每4次推理耗时223ms，fps约等于18帧每秒。

开发板摄像头检测

创建virtual_background_cameral.toml文件，编辑内容如下：

# Copyright (C) 2020 Huawei Technologies Co., Ltd. All rights reserved.[driver]dir = ["${HILENS_APP_ROOT}/etc/flowunit","${HILENS_APP_ROOT}/etc/flowunit/cpp","${HILENS_APP_ROOT}/model","${HILENS_MB_SDK_PATH}/flowunit"]skip-default = true[profile]profile=falsetrace=falsedir="${HILENS_DATA_DIR}/mb_profile"[graph]format = "graphviz"graphconf = """digraph virtual_background {    node [shape=Mrecord]    queue_size = 1    batch_size = 1       # 定义节点，即功能单元及其属性    input1[type=input, flowunit=input, device=cpu, deviceid=0]    data_source_parser[type=flowunit, flowunit=data_source_parser, device=cpu, deviceid=0]    local_camera[type=flowunit, flowunit=local_camera, device=rknpu, deviceid=0, pix_fmt="rgb", cam_width=1280, cam_height=720]    image_resize[type=flowunit, flowunit=resize, device=rknpu, deviceid=0, image_width=256, image_height=256]    linknet_infer[type=flowunit, flowunit=linknet_infer, device=rknpu, deviceid=0]    linknet_post[type=flowunit, flowunit=linknet_post, device=cpu, deviceid=0]    video_out[type=flowunit, flowunit=video_out, device=rknpu, deviceid=0]       # 定义边，即功能间的数据传递关系    input1:input -> data_source_parser:in_data    data_source_parser:out_video_url -> local_camera:in_camera_packet    local_camera:out_camera_frame -> image_resize:in_image    image_resize:out_image -> linknet_infer:Input    linknet_infer:Output -> linknet_post:in_mask    local_camera:out_camera_frame -> linknet_post:in_image    linknet_post:out_image -> video_out:in_video_frame}"""[flow]desc = "virtual_background run in modelbox-rk-aarch64"

打开工程目录下bin/mock_task.toml文件，修改任务输入和任务输出：

执行bin/main.sh camera运行应用，使用rtsp推流到本地进行查看：

至此我们就完成了摄像头虚拟背景AI应用的开发以及在Windows和RK3568开发板上的部署，本案例所需资源（代码、模型、测试数据等）均可从网盘链接下载，感兴趣的小伙伴赶快下载玩一玩吧！

点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~