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LPRNet_ORT_infer.py

 import onnxruntime as ort
 import cv2
 import numpy as np
+import argparse
+import os
+import time
 
 print('Runing Based On:', ort.get_device())
 
@@ -40,24 +43,39 @@ def LPRNetPostprocess(infer_res):
     result = ''.join(list(map(lambda x: CHARS[x], no_repeat_blank_label)))
     return result
 
-def LPRNetInference(model, imgs):
-    img = LPRNetPreprocess(imgs)
+def LPRNetInference(args):
+    if ort.get_device() == "GPU-MIGRAPHX":
+        sess = ort.InferenceSession(args.model, providers=['ROCMExecutionProvider'],) #DCU版本
+    else:
+        sess = ort.InferenceSession(args.model, providers=['CPUExecutionProvider']) # CPU版本
 
-    if ort.get_device() == "GPU":
-        # sess = ort.InferenceSession(model, providers=['CUDAExecutionProvider'],) #GPU版本
-        sess = ort.InferenceSession(model, providers=['ROCMExecutionProvider'],) #DCU版本
+    if os.path.isdir(args.imgpath):
+        images = os.listdir(args.imgpath)
+        count = 0
+        time1 = time.perf_counter()
+        for image in images:
+            img = LPRNetPreprocess(os.path.join(args.imgpath, image))
+            intput = sess.get_inputs()[0].shape
+            preb = sess.run(None, input_feed={sess.get_inputs()[0].name: img})[0]
+            result = LPRNetPostprocess(preb)
+            if result == image[:-4]:
+                count += 1
+            print('Inference Result:', result)
+        time2 = time.perf_counter()
+        print('accuracy rate:', count / len(images))
+        print('average time', (time2 - time1)/count*1000)        
     else:
-        sess = ort.InferenceSession(model, providers=['CPUExecutionProvider']) # CPU版本
-    print(sess.get_providers())
+        img = LPRNetPreprocess(args.imgpath)
         intput = sess.get_inputs()[0].shape
         preb = sess.run(None, input_feed={sess.get_inputs()[0].name: img})[0]
-
         result = LPRNetPostprocess(preb)
-    return result
+        print('Inference Result:', result)
 
 if __name__ == '__main__':
-    model_name = 'model/LPRNet.onnx'
-    # model_name = 'LPRNet.onnx'
-    image = 'imgs/川JK0707.jpg'
-    InferRes = LPRNetInference(model_name, image)
-    print(image, 'Inference Result:', InferRes)
+    parser = argparse.ArgumentParser(description='parameters to vaildate net')
+    parser.add_argument('--model', default='model/LPRNet.onnx', help='model path to vaildate')
+    parser.add_argument('--imgpath', default='imgs', help='the image path')
+    args = parser.parse_args()
+
+    LPRNetInference(args)
+    

LPRNet_migraphx_infer.py

@@ -5,6 +5,9 @@ MIGraphX示例程序
 import cv2
 import numpy as np
 import migraphx
+import argparse
+import os
+import time
 
 CHARS = ['京', '沪', '津', '渝', '冀', '晋', '蒙', '辽', '吉', '黑',
          '苏', '浙', '皖', '闽', '赣', '鲁', '豫', '鄂', '湘', '粤',
@@ -42,30 +45,47 @@ def LPRNetPostprocess(infer_res):
     result = ''.join(list(map(lambda x: CHARS[x], no_repeat_blank_label)))
     return result
 
-def LPRNetInference(model_name, imgs):
-    img = LPRNetPreprocess(imgs)
-    
+def LPRNetInference(args):
     # 加载模型
-    if model_name[-3:] == 'mxr':
-        model = migraphx.load(model_name)
+    if args.model[-3:] == 'mxr':
+        model = migraphx.load(args.model)
     else:
-        model = migraphx.parse_onnx(model_name)
-        # migraphx.quantize_fp16(model)
+        print('convert onnx to mxr...')
+        model = migraphx.parse_onnx(args.model)
         model.compile(t=migraphx.get_target("gpu"),device_id=0) # device_id: 设置GPU设备，默认为0号设备(>=1.2版本中支持)
-        # migraphx.save(model, 'LPRNet.mxr')
+        migraphx.save(model, args.savepath)
 
+    if os.path.isdir(args.imgpath):
+        images = os.listdir(args.imgpath)
+        count = 0
+        time1 = time.perf_counter()
+        for image in images:
+            img = LPRNetPreprocess(os.path.join(args.imgpath, image))
+            inputName = model.get_parameter_names()[0]
+            inputShape = model.get_parameter_shapes()[inputName].lens()
+            # print("inputName:{0} \ninputShape:{1}".format(inputName,inputShape))
+            results = model.run({inputName: migraphx.argument(img)})
+            result = LPRNetPostprocess(np.array(results[0]))
+            if result == image[:-4]:
+                count += 1
+            print('Inference Result:', result)
+        time2 = time.perf_counter()
+        print('accuracy rate:', count / len(images))
+        print('average time', (time2 - time1)/count*1000) 
+    else:
+        img = LPRNetPreprocess(args.imgpath)
         inputName=model.get_parameter_names()[0]
         inputShape=model.get_parameter_shapes()[inputName].lens()
-    print("inputName:{0} \ninputShape:{1}".format(inputName,inputShape))
-
+        # print("inputName:{0} \ninputShape:{1}".format(inputName,inputShape))
         results = model.run({inputName: migraphx.argument(img)})
-
         result = LPRNetPostprocess(np.array(results[0]))
-    return result
+        print('Inference Result:', result)
 
 if __name__ == '__main__':
-    # model_name = 'LPRNet.onnx'
-    model_name = 'model/LPRNet.mxr'
-    image = 'imgs/川JK0707.jpg'
-    InferRes = LPRNetInference(model_name, image)
-    print(image, 'Inference Result:', InferRes)
+    parser = argparse.ArgumentParser(description='parameters to vaildate net')
+    parser.add_argument('--model', default='model/LPRNet.onnx', help='model path to inference')
+    parser.add_argument('--imgpath', default='imgs', help='the image path')
+    parser.add_argument('--savepath', default='model/LPRNet.mxr', help='mxr model save path and name')
+    args = parser.parse_args()
+
+    LPRNetInference(args)

README.md

-# license-plate-detect-recoginition-pytorch
-深度学习车牌检测与识别，检测结果包含车牌矩形框和4个角点，基于pytorch框架运行，
-主程序是detect_rec_img.py，运行程序前需要确保您的机器安装了pytorch
+<!--
+ * @Author: liuhy
+ * @email: liuhy6@sugon.com
+ * @Date: 2023-03-03 10:17:07
+ * @LastEditTime: 2023-03-03 15:38:01
+ * @FilePath: \lpr\README.md
+-->
+# License-Plate-Recoginition(LPR)
+## 模型介绍
+LPR是一个基于深度学习技术的车牌识别模型，主要识别目标是自然场景的车牌图像。
+## 模型结构
+模型采用LPRNet，模型结构主要包含三部分：一个轻量级CNN主干网络、基于预定位置的字符分类头部、基于贪婪算法的序列解码。此外模型使用CTC Loss和RMSprop优化器。参考论文[LPRNet: License Plate Recognition via Deep Neural Networks](https://arxiv.org/pdf/1806.10447v1.pdf)。
+## 数据集
+推荐使用一个车牌数据集[CCPD](https://github.com/detectRecog/CCPD "CCPD官网GitHub")，该数据集由中科大收集，可用于车牌的检测与识别。
 
-车牌识别模块，可以更换成crnn网络做识别，也可以更换到传统图像处理方法分割字符后逐个字符识别，
-在这个车牌检测和识别系统里，我觉得最重要的是前面的车牌检测与矫正模块，因为如果前面没做好，
-那么后面输入到车牌识别模块里的图片是一个倾斜的车牌，这时候输出结果就出错了。
+我们提供了一个脚本cut_ccpd.py用于剪裁出CCPD数据集中的车牌位置，以便用于LPR模型的训练，在cut_ccpd.py中修改img_path和save_path即可，分别是CCPD数据集中ccpd_base文件夹的路径和剪裁出的图像保存路径。LPR用于训练的数据文件名就是图像的标签。**数据集使用固定的大小94x24。** 使用方法：
 
-对于车牌检测，也可以使用图像分割的思想，例如使用UNet语义分割网络，分割出车牌，
-二值化然后查找连通域，计算4个顶点
+    python cut_ccpd.py \
+        --ccpdpath CCPD数据集下ccpd_base文件夹路径 \
+        --savepath 保存切割图像的路径 
+## 训练及推理
+### 环境配置
+在[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)可拉取训练以及推理的docker镜像，在[光合开发者社区](https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/)可下载Migraphx和ONNXruntime安装包。LPR推荐的镜像如下：
+* 训练镜像：docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/vscode-pytorch:1.10.0-centos7.6-dtk-22.10-py37-patch4
+* 推理镜像：docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:migraphx2.5.0_centos7.6-dtk-22.10.1
+### 训练与Fine-tunning
+LPR模型的训练程序是train.py，初次训练模型使用以下命令：
+
+    python train.py \
+        --train_img_dirs 训练集文件夹路径 \
+        --test_img_dirs 验证集文件夹路径
+
+Fine-tunning使用以下命令：
+
+    python train.py \
+        --train_img_dirs 训练集文件夹路径 \
+        --test_img_dirs 验证集文件夹路径 \
+        --pretrained_model 预训练模型路径 \
+        --resume_epoch Fine-tuning训练的起始epoch \  
+        --max_epoch 训练的最大epoch
+
+Fine-tuning时只训练从起始epoch到最大epoch。
+### 预训练模型
+在model文件夹下我们提供了一个预训练模型以及对应的onnx模型和mxr模型，以下是相关子目录的介绍：
+
+    LPR
+    ├── imgs #测试图像
+    ├── model
+    │   ├── lprnet.pth #基于pytorch框架训练出的LPR预训练模型 
+    │   ├── LPRNet.onnx #由lprnet.pth转换的onnx模型
+    └── └── LPRNet.mxr #用migraphx编译LPRNet.onnx得到的离线推理模型
+### 测试
+LPR模型用test.py对训练出的模型进行测试，使用方法如下：
+
+    python test.py \
+        --model 需要测试的pth模型路径 \
+        --imgpath 测试集路径(文件夹或图像皆可)  \
+        --export_onnx True/False(该参数用于选择是否需要将pth模型转为onnx模型) \
+        --dynamic True/False(该参数用于选择onnx模型是否使用动态的batch size)
+
+### 推理
+我们分别提供了基于ONNXruntime(ORT)和Migraphx的推理脚本，版本依赖：
+* ONNXRuntime(DCU版本) >= 1.14.0
+* Migraphx(DCU版本) >= 2.5.0
+#### ORT
+LPRNet_ORT_infer.py是基于ORT的的推理脚本，使用方法：
+
+    python LPRNet_ORT_infer.py \
+        --model onnx模型路径 \
+        --imgpath 数据路径(文件夹或图像皆可)
+#### Migraphx
+LPRNet_migraphx_infer.py是基于Migraphx的推理脚本，使用需安装好Migraphx，支持onnx模型和mxr模型推理，mxr模型是migraphx将onnx模型保存成的离线推理引擎，初次使用onnx模型会保存对应的mxr模型。使用方法：
+
+    python LPRNet_migraphx_infer.py \
+        --model mxr/onnx模型路径 \
+        --imgpath 数据路径(文件夹或图像皆可) \
+        --savepath mxr模型的保存路径以及模型名称
+
+## 性能和准确率数据
+测试数据使用的是[LPRNet_Pytorch](https://github.com/sirius-ai/LPRNet_Pytorch/tree/master/data/test)，使用的加速卡是DCU Z100。**mxr格式的模型是migraphx创建的onnx模型的离线引擎。**
+
+| Engine | Model Path| Model Format | Accuracy(%) | Speed(ms) |
+| :------: | :------: | :------: | :------: |:------: |
+| ONNXRuntime | model/LPRNet.onnx | onnx | 91.0 | 2.59  |
+| Migraphx | model/LPRNet.onnx |onnx | 91.0 | 2.66 |
+| Migraphx | model/LPRNet.mxr |mxr | 91.0 | 2.49 |
+## 参考
+* [LPRNet_Pytorch](https://github.com/sirius-ai/LPRNet_Pytorch)
+* [license-plate-detect-recoginition](https://github.com/qzpzd/license-plate-detect-recoginition)

cut_ccpd.py

+'''
+Author: liuhy
+email: liuhy6@sugon.com
+Date: 2023-03-03 10:17:07
+LastEditTime: 2023-03-03 11:28:33
+FilePath: \lpr\cut_ccpd.py
+'''
+# -*- coding: utf-8 -*-
+# @Author: liuhy
+# @Email: 17603873430@163.com
+# @Date:   2023-02-28 15:14:13
+# @Last Modified time: 2023-03-01 17:52:20
+# coding:utf-8
+import os
+import cv2
+import time
+import argparse
+
+provinces = ['皖', '沪', '津', '渝', '冀', '晋', '蒙', '辽', '吉', '黑', '苏', '浙', '京', '闽', '赣', '鲁', '豫', '鄂', '湘', '粤', '桂', '琼', '川', '贵', '云', '藏', '陕', '甘', '青', '宁', '新', '警', '学', 'O']
+alphabets = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W','X', 'Y', 'Z', 'O']
+ads = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X','Y', 'Z', '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'O']
+
+def cut_img(img_path, save_path):
+    images = os.listdir(img_path)
+    for i, image in enumerate(images):
+        try:
+            print('\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\bProcessing:%s'%i, end='',flush=True)
+            img = cv2.imread(os.path.join('ccpd_base', image))
+            info = image.split('-')
+            r1, r2, l1, l2 = info[3].split('_')
+            rx1, ry1 = r1.split('&')
+            lx1, ly1 = l1.split('&')
+            im = img[int(ly1):int(ry1), int(lx1):int(rx1)]
+
+            label_index = info[4].split('_')
+            label = provinces[int(label_index[0])]
+            label += alphabets[int(label_index[1])]
+
+            if label_index[2].isalnum():
+                label += ads[int(label_index[2])]
+            else:
+                label += alphabets[int(label_index[2])]
+            label += ads[int(label_index[3])]
+            label += ads[int(label_index[4])]
+            label += ads[int(label_index[5])]
+            label += ads[int(label_index[6])]
+
+            im = cv2.resize(im, (94, 24))
+            if os.path.exists(save_path) is False:
+                os.mkdir(save_path)
+            cv2.imencode('.jpg', im)[1].tofile(save_path + '/' + label + '.jpg')
+        except Exception as e:
+            print('wrong image:', image)
+
+if __name__=='__main__':
+    parser = argparse.ArgumentParser(description='parameters to vaildate net')
+    parser.add_argument('--ccpdpath', default='CCPD/ccpd_base', help='model path to vaildate')
+    parser.add_argument('--savepath', default='CCPD/lpr', help='the image path')
+    args = parser.parse_args()
+    cut_img(args.ccpdpath, args.savepath)
+