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视觉任务WindowsSDK集成文档

简介

本文档介绍Windows CPU SDK的使用方法。

  • 网络类型支持:图像分类,物体检测,图像分割
  • 硬件支持:

    • Intel CPU 普通版 * x86_64
    • CPU 加速版 - Intel Xeon with AVX2 and AVX512 - Intel Core Processors with AVX2 - Intel Atom Processors with SSE * - AMD Core Processors with AVX2
    • Intel Movidius MyRIAD2/MyRIAD X (仅支持Win10)
  • 操作系统支持

    • 普通版:64位 Windows 7 及以上,64位Windows Server2012及以上
    • 加速版:64位 Windows 10,64位Windows Server 2019及以上
  • 环境依赖(必须安装以下版本)

    • .NET Framework 4.5
    • Visual C++ Redistributable Packages for Visual Studio 2013
    • Visual C++ Redistributable Packages for Visual Studio 2015-2019
  • 协议

    • HTTP
  • 更详细的环境说明可参考SDK内的README.md

*intel 官方合作,拥有更好的适配与性能表现

Release Notes

时间 版本 说明
2022-10-27 1.7.1 优化模型算法
2022-09-15 1.7.0 新增支持表格预测
2022-07-28 1.6.0 优化模型算法
2022-05-27 1.5.1 新增支持BML Cloud小目标检测模型
2022-05-18 1.5.0 修复各别机器下程序崩溃的问题
2022-04-25 1.4.1 EasyDL, BML升级支持paddle2模型
2022-03-25 1.4.0 优化模型算法
2021-12-22 1.3.5 CPU基础版推理引擎优化升级;demo程序优化环境依赖检测
2021-10-20 1.3.4 CPU加速版推理引擎优化升级
2021-08-19 1.3.2 新增DEMO二进制文件
2021-06-29 1.3.1 预测引擎升级
2021-05-13 1.3.0 模型发布新增多种加速方案选择;目标追踪支持x86平台的GPU及加速版;展示已发布模型性能评估报告
2021-04-08 1.2.3 支持BML平台模型仓库本地上传模型
2021-03-09 1.2.2 CPU加速版支持int8量化模型
2021-01-27 1.2.1 新增模型支持;性能优化;问题修复
2020.12.18 1.2.0 推理引擎升级
2020-11-26 1.1.20 新增一些模型的加速版支持
2020.10.29 1.1.20 修复已知问题
2020.05.15 1.1.16 优化性能,修复已知问题
2020-09-17 1.1.19 支持更多模型
2020.08.11 1.1.18 支持专业版更多模型
2020.06.23 1.1.17 支持专业版更多模型
2020.05.15 1.1.16 优化性能,修复已知问题
2020.04.16 1.1.15 升级引擎版本
2020.03.13 1.1.14 支持EdgeBoardVMX
2020.02.23 1.1.13 支持多阶段模型
2020.01.16 1.1.12 预测默认使用推荐阈值
2019.12.26 1.1.11 CPU加速版支持物体检测高精度
2019.12.04 1.1.10 支持图像分割
2019.10.21 1.1.9 支持 EasyDL 专业版
2019.08.29 1.1.8 CPU 加速版支持
2019.07.19 1.1.7 提供模型更新工具
2019.05.16 1.1.3 NVIDIA GPU 支持
2019.03.15 1.1.0 架构与功能完善
2019.02.28 1.0.6 引擎功能完善
2019.02.13 1.0.5 paddlepaddle 支持
2018.11.30 1.0.0 第一版!

快速开始

1. 安装依赖

必须安装:

安装.NET Framework4.5

https://www.microsoft.com/zh-CN/download/details.aspx?id=42642

Visual C++ Redistributable Packages for Visual Studio 2013

https://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=40784

Visual C++ Redistributable Packages for Visual Studio 2015-2019

https://docs.microsoft.com/en-us/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-160

可选安装:

Openvino (使用Intel Movidius必须)

  • 使用 OpenVINO™ toolkit 安装,请参考 OpenVINO toolkit 文档安装 2020.3.1LTS(必须)版本, 安装时可忽略Configure the Model Optimizer及后续部分。
  • 使用源码编译安装,请参考 Openvino Inference Engine文档编译安装 2020.3.1LTS(必须)版本。

安装完成后,请设置环境变量OPENVINO_HOME为您设置的安装地址,默认是C:\Program Files (x86)\IntelSWTools,并确保文件夹下的openvino的快捷方式指到了2020.3.1LTS版本。

img

注意事项

  1. 安装目录不能包含中文
  2. Windows Server 请自行开启,选择“我的电脑”——“属性”——“管理”——”添加角色和功能“——勾选”桌面体验“,点击安装,安装之后重启即可。

2. 运行离线SDK

解压下载好的SDK,打开EasyEdge.exe,输入Serial Num 点击"启动服务",等待数秒即可启动成功,本地服务默认运行在

http://127.0.0.1:24401/

其他任何语言只需通过HTTP调用即可。

图片名称

Demo示例(以图像服务为例)

服务运行成功,此时可直接在浏览器中输入http://127.0.0.1:24401,在h5中测试模型效果。

使用说明

图像服务调用说明

Python 使用示例代码如下

import requests

with open('./1.jpg', 'rb') as f:
    img = f.read()

## params 为GET参数 data 为POST Body
result = requests.post('http://127.0.0.1:24401/', params={'threshold': 0.1},
                                                  data=img).json()

C# 使用示例代码如下

FileStream fs = new FileStream("./img.jpg", FileMode.Open);
BinaryReader br = new BinaryReader(fs);
byte[] img = br.ReadBytes((int)fs.Length);
br.Close();
fs.Close();
string url = "http://127.0.0.1:8402?threshold=0.1";
HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)HttpWebRequest.Create(url);
request.Method = "POST";
Stream stream = request.GetRequestStream();
stream.Write(img, 0, img.Length);
stream.Close();

WebResponse response = request.GetResponse();
StreamReader sr = new StreamReader(response.GetResponseStream());
Console.WriteLine(sr.ReadToEnd());
sr.Close();
response.Close();

C++ 使用示例代码如下,需要安装curl

#include <sys/stat.h>
#include <curl/curl.h>
#include <iostream>
#include <string>
#define S_ISREG(m) (((m) & 0170000) == (0100000))   
#define S_ISDIR(m) (((m) & 0170000) == (0040000))   

size_t write_callback(void *ptr, size_t size, size_t num, void *data) {
    std::string *str = dynamic_cast<std::string *>((std::string *)data);
    str->append((char *)ptr, size*num);
    return size*num;
}

int main(int argc, char *argv[]) {
    const char *post_data_filename = "./img.jpg";
    FILE *fp = NULL;
    std::string response;
    struct stat stbuf = { 0, };
    fp = fopen(post_data_filename, "rb");
    if (!fp) {
        fprintf(stderr, "Error: failed to open file \"%s\"\n", post_data_filename);
        return -1;
    }
    if (fstat(fileno(fp), &stbuf) || !S_ISREG(stbuf.st_mode)) {
        fprintf(stderr, "Error: unknown file size \"%s\"\n", post_data_filename);
        return -1;
    }
    CURL *curl;
    CURLcode res;
    curl_global_init(CURL_GLOBAL_ALL);
    curl = curl_easy_init();
    if (curl != NULL) {
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, "http://127.0.0.1:24401?threshold=0.1");
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_POST, 1L);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_POSTFIELDSIZE_LARGE,(curl_off_t)stbuf.st_size);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_READDATA, (void *)fp);
		curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, write_callback);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &response);
        res = curl_easy_perform(curl);

        if (res != CURLE_OK) {
            fprintf(stderr, "curl_easy_perform() failed: %s\n", curl_easy_strerror(res));
        }
        std::cout << response << std::endl; // response即为返回的json数据
        curl_easy_cleanup(curl);
    }
    curl_global_cleanup();
    fclose(fp);
    return 0;
}

结果

获取的结果存储在response字符串中。

请求参数

字段 类型 取值 说明
threshold float 0 ~ 1 置信度阈值

HTTP POST Body直接发送图片二进制。

返回参数

字段 类型 取值 说明
confidence float 0~1 分类或检测的置信度
label string 分类或检测的类别
index number 分类或检测的类别
x1, y1 float 0~1 物体检测,矩形的左上角坐标 (相对长宽的比例值)
x2, y2 float 0~1 物体检测,矩形的右下角坐标(相对长宽的比例值)

关于矩形坐标

x1 * 图片宽度 = 检测框的左上角的横坐标

y1 * 图片高度 = 检测框的左上角的纵坐标

x2 * 图片宽度 = 检测框的右下角的横坐标

y2 * 图片高度 = 检测框的右下角的纵坐标

图像分割

返回结果格式参考API调用文档 代码参考 https://github.com/Baidu-AIP/EasyDL-Segmentation-Demo

声音服务调用说明

Python 使用示例代码如下

import requests

with open('./1.mp3', 'rb') as f:
    audio = f.read()

## params 为GET参数 data 为POST Body
result = requests.post('http://127.0.0.1:24401/', params={'threshold': 0.1},
                                                  data=audio).json()

C# 使用示例代码如下

FileStream fs = new FileStream("./audio.mp3", FileMode.Open);
BinaryReader br = new BinaryReader(fs);
byte[] audio = br.ReadBytes((int)fs.Length);
br.Close();
fs.Close();
string url = "http://127.0.0.1:8402?threshold=0.1";
HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)HttpWebRequest.Create(url);
request.Method = "POST";
Stream stream = request.GetRequestStream();
stream.Write(audio, 0, audio.Length);
stream.Close();

WebResponse response = request.GetResponse();
StreamReader sr = new StreamReader(response.GetResponseStream());
Console.WriteLine(sr.ReadToEnd());
sr.Close();
response.Close();

C++ 使用示例代码如下,需要安装curl

#include <sys/stat.h>
#include <curl/curl.h>

#define S_ISREG(m) (((m) & 0170000) == (0100000))   
#define S_ISDIR(m) (((m) & 0170000) == (0040000))  

int main(int argc, char *argv[]) {
    const char *post_data_filename = "./audio.mp3";

    FILE *fp = NULL;
    struct stat stbuf = { 0, };

    fp = fopen(post_data_filename, "rb");

    if (!fp) {
        fprintf(stderr, "Error: failed to open file \"%s\"\n", post_data_filename);
        return -1;
    }

    if (fstat(fileno(fp), &stbuf) || !S_ISREG(stbuf.st_mode)) {
        fprintf(stderr, "Error: unknown file size \"%s\"\n", post_data_filename);
        return -1;
    }

    CURL *curl;
    CURLcode res;

    curl_global_init(CURL_GLOBAL_ALL);

    curl = curl_easy_init();
    if (curl != NULL) {
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, "http://127.0.0.1:24401?threshold=0.1");
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_POST, 1L);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_POSTFIELDSIZE_LARGE,(curl_off_t)stbuf.st_size);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_READDATA, (void *)fp);

        res = curl_easy_perform(curl);
        if (res != CURLE_OK) {
            fprintf(stderr, "curl_easy_perform() failed: %s\n", curl_easy_strerror(res));
        }
        curl_easy_cleanup(curl);
    }
    curl_global_cleanup();
    fclose(fp);

    return 0;
}

请求参数

字段 类型 取值 说明
threshold float 0 ~ 1 置信度阈值

HTTP POST Body直接发送声音二进制。

返回参数

字段 类型 取值 说明
confidence float 0~1 分类或检测的置信度
label string 分类或检测的类别
index number 分类或检测的类别

集成指南

基于HTTP集成

通过EasyEdge.exe启动服务后,参照上面的调用说明,通过HTTP请求集成到自己的服务中

基于c++ dll集成

集成前提

解压开的SDK包中包含src、lib、dll、include四个目录才支持基于c++ dll集成

集成方法

参考src目录中的CMakeLists.txt进行集成

基于c# dll集成

集成前提

解压开的SDK包中包含src\demo_serving_csharp、dll两个目录才支持基于c# dll集成

集成方法

参考src\demo_serving_csharp目录中的CMakeLists.txt进行集成

FAQ

1. 服务启动失败,怎么处理?

请确保相关依赖都安装正确,版本必须如下: .NET Framework 4.5 Visual C++ Redistributable Packages for Visual Studio 2013 * Visual C++ Redistributable Packages for Visual Studio 2015

如使用的是CPU加速版,需额外确保Openvino安装正确,版本为2020.3.1LTS版 如使用Windows Server,需确保开启桌面体验

2. 服务调用时返回为空,怎么处理?

调用输入的图片必须是RGB格式,请确认是否有alpha通道。

3. 多个模型怎么同时使用?

SDK设置运行不同的端口,点击运行即可。

4. JAVA、C#等其他语言怎么调用SDK?

参考 https://ai.baidu.com/forum/topic/show/943765

5. 启动失败,缺失DLL?

打开EasyEdge.log,查看日志错误,根据提示处理 缺失DLL,请使用 https://www.dependencywalker.com/ 查看相应模块依赖DLL缺失哪些,请自行下载安装

6. 启动失败,报错NotDecrypted?

Windows下使用,当前用户名不能为中文,否则无法正确加载模型。

7. 启动失败,报错 SerialNum无效

日志显示failed to get/check device id(xxx)或者Device fingerprint mismatch(xxx) 此类情况一般是设备指纹发生了变更,包括(但不局限于)以下可能的情况:

  • mac 地址变化
  • 磁盘变更
  • bios重刷

以及系统相关信息。

遇到这类情况,请确保硬件无变更,如果想更换序列号,请先删除 C:\Users\${用户名}\.baidu\easyedge 目录,再重新激活。

8. 勾选“开机自动启动”后,程序闪退

一般是写注册表失败。

可以确认下HKEY_CURRENT_USER下Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run能否写入(如果不能写入,可能被杀毒软件等工具管制)。也可以尝试基于bin目录下的easyedge_serving.exe命令行形式的二进制,自行配置开机自启动。

其他问题

如果无法解决,可到论坛发帖: https://ai.baidu.com/forum/topic/list/199 描述使用遇到的问题,我们将及时回复您的问题。

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