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#include <torch/script.h> // One-stop header.
#include "torch/torch.h"
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#include <dirent.h>
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#include <opencv2/opencv.hpp>
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using namespace cv;
using namespace std;
static std::string chn_tab[] = {"某","乃","菽","赅","鲍","堌","窟","千","嗡","持","补","嚅","厍","珪","郈","贱","谅","邻","嬗","絷","塩","戊","釜","玊","刨","敬","匀","塾","茞","尾","宜","梗","皤","气","穹","Ａ","鹧","遁","景","凯","臾","觊","廛","靓","芋","嶋","毐","鸪","苻","慰","檑","癸","喂","救","怵","彰","眢","子","决","濠","溏","樨","肱","跺","佺","腿","固","邓","皞","蟭","孕","馎","越","邰","传","垩","删","竩","疹","杭","蚁","崮","播","冻","雯","锵","荧","将","畏","谏","艮","靶","遹","煲","瞾","泠","语","沭","绡","简","蔑",
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"百","崇","洺","獠","缶","兒","听","沮","皱","须","掏","匮","摞","麸","朗","哀","致","肠","委","堃","埚","端","铴","渎","】","榷","鳃","绝","遇","莴","縢","尽","七","饲","炸","焦","痰","痹","哈","蘸","膜","涩","旨","桎","檬","谪","↓","儋","鼻","纲","禁","扃","捣","螃","氟","踣","磐","Q","C","贳","娇","喃","霂","薤","钟","阊","逸","有","亓","能","垛","裂","俘","瘟","阌","檩","翔","寇","冷","超","樭","柯","晓","谸","骇","钼","晾","逵","诡","搞","檐","茨","鹞","妲","坦","韜","叶","廷","垃","遒",
"痿","坭","玓","亵","漫","脍","愉","茚","华","夥","膊","斟","捕","搽","苕","□","娥","菖","因","狩","雪","排","哟","剽","蜓","上","堪","勖","嚋","恕","⒚","喉","仂","p","`","厘","m","兆","阆","驭","驯","元","伫","萊","血","瘤","猖","宦","撒","篇","亍","缺","仇","搜","才","夜","贞","岖","Z","策","鞍","茸","膀","渤","圣","摔","喀","箐","驷","乒","勿","8","屑","芮","辞","指","眼","張","褰","午","铝","市","Ｊ","滏","涞","熙","麂","愎","￥","蕈","豇","冾","喧","钸","诲","笼","涅","氙","耿","鸵",
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"耽","暂","妇","q","咐","洲","榜","怿","槽","嘛","朕","觌","导","常","骋","由","敦","腊","会","淦","悼","患","蛳","冲","窥","觅","肪","嗣","捃","屹","窿","套","龚","娒","Ｂ","○","樽","埒","饟","闷","遶","跌","闭","沚","炅","⑦","芯","獬","肘","蛇","<","篱","拎","堰","吭",">","俅","颊","卯","陟","丧","獾","残","染","蜒","拜","模","弛","富","久","菩","予","婢","绻","蒍","舵","嫡","嗓","偕","更","俨","狻","逊","编","/","瞄","梅","Ｌ","确","腈","赭","沫","栾","鹄","淬","溉","闻","夷","Ｘ","闇",
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"印","啧","绳","班","鄗","考","股","瑢","测","汪","―","滇","坻","馅","镗","鹁","兮","嵘","胍","忻","牲","攒","嵩","摆","泮","朣","啜","窭","﹖","摩","骸","巳","邈","矢","枝","胳","屺","州","缢","蕹","烃","湮","点","M","憬","欣","姝","楹","溊","垫","蜂","疆","蓓","沇","盗","蚌","颚","菇","装","闩","濮","恢","佯","峣","槠","婚","瘗","侯","仙","苟","山","病","工","侧","甦","助","护","谗","必","囱","昊","玠","钹","彧","瘸","觞","驻","笤","嘿","虔","眛","莫","噩","郁","玭","赘","腰","辂","岘","熵",
"浓","勍","抢","弯","步","玛","短","-","桥","顾","尼","燃","判","邵","但","④","甾","牌","嗨","波","肿","驼","捷","速","京","瑛","莩","帛","缆","蚧","母","摧","汎","璨","耍","迴","捏","厐","粉","者","蛙","铕","锚","砍","i","荼","羡","哥","J","鲰","剀","抛","荜","聆","遑","瀛","殓","溢","锆","顿","祝","⑾","辘","呓","芦","隹","好","胓","找","乱","饴","┐","液","钙",":","螭","沁","臻","阅","勔","缘","榧","燮","拇","松","慎","侉","澥","捎","晖","酣","胄","粳","贯","捂","个","塌","谧","粲","鲟",
"万","喙","销","搅","庐","^","喜","娅","芭","党","人","匍","巍","胸","中","戒","俭","鸡","睾","皁","妄","匆","塞","骅","外","块","娣","笙","忍","镣","糗","鼐","蜡","瀚","埂","沦","牒","胀","垠","高","叭","凡","忡","闵","据","@","迕","连","倚","而","蝴","吟","禅","慙","纺","位","嘏","彼","容","钅","颓","阮","嗽","科","锷","劬","ɑ","伢","油","焻","断","卞","弋","欻","溥","臧","觽","派","蹂","仉","帏","踵","敕","棍","扫","踊","柽","恐","髡","甘","昵","庑","势","鸥","铤","蝎","键","踝","傻","焊",
"哉","怀","枉","谴","犯","烝","嵬","耆","辎","醍","圹","嵌","纂","习","污","猾","桞","钣","假","幞","抿","懒","椅","返","壹","鹌","夔","淡","澂","蹭","崭","峥","壕","陆","烯","汁","喁","快","黄","塚","咀","迫","迩","囔","陔","嘧","韻","亹","宝","障","Ⅱ","盖","仲","脁","雾","闟","笑","嘀","倘","履","敖","燦","滩","缒","袱","妆","堽","硫","脾","专","沔","列","隍","铿","耗","褊","淀","＋","俢","泫","搴","犨","硬","玙","桓","覆","刑","锤","贻","笏","揜","柳","鹳","欢","滘","舰","错","淌","洹","亢",
"醢","撝","旎","睒","痕","鄣","伲","擞","汭","鹉","貂","嘘","榨","蒙","涎","豫","炊","违","哪","都","跖","剐","≠","叢","财","纶","缰","灏","鋉","视","》","噭","礼","沈","々","∧","漭","騰","Ⅵ","-",};
bool LstmImgStandardization(const cv::Mat &src, const float &ratio, int standard_w, int standard_h, cv::Mat &dst)
{
if(src.empty())return false;
float width=src.cols;
float height=src.rows;
float a=width/ height;
if(a <=ratio)
{
Mat mask(height, ratio*height, CV_8UC3, cv::Scalar(255, 255, 255));
Mat imageROI = mask(Rect(0, 0, width, height));
src.copyTo(imageROI);
dst=mask.clone();
}
else
{
Mat mask(width/ratio, width, CV_8UC3, cv::Scalar(255, 255, 255));
Mat imageROI = mask(Rect(0, 0, width, height));
src.copyTo(imageROI);
dst=mask.clone();
}
//cv::resize(dst, dst, cv::Size(standard_w,standard_h));
cv::resize(dst, dst, cv::Size(standard_w,standard_h),0,0,cv::INTER_AREA);
return true;
}
torch::Tensor pre_img(const cv::Mat &img, std::vector<float>v_mean, std::vector<float>v_std, int standard_w, int standard_h)
{
cv::Mat m_stand;
float ratio = 10.0;
if(1 == img.channels()) { cv::cvtColor(img,img,CV_GRAY2BGR); }
LstmImgStandardization(img, ratio, standard_w, standard_h, m_stand);
std::vector<int64_t> sizes = {m_stand.rows, m_stand.cols, m_stand.channels()};
torch::TensorOptions options = torch::TensorOptions().dtype(torch::kByte);
torch::Tensor tensor_image = torch::from_blob(m_stand.data, torch::IntList(sizes), options);
// Permute tensor, shape is (C, H, W)
tensor_image = tensor_image.permute({2, 0, 1});
// Convert tensor dtype to float32, and range from [0, 255] to [0, 1]
tensor_image = tensor_image.toType(torch::ScalarType::Float);
tensor_image = tensor_image.div_(255.0);
// Subtract mean value
for (int i = 0; i < std::min<int64_t>(v_mean.size(), tensor_image.size(0)); i++) {
tensor_image[i] = tensor_image[i].sub_(v_mean[i]);
}
// Divide by std value
for (int i = 0; i < std::min<int64_t>(v_std.size(), tensor_image.size(0)); i++) {
tensor_image[i] = tensor_image[i].div_(v_std[i]);
}
//[c,h,w] --> [1,c,h,w]
tensor_image.unsqueeze_(0);
return tensor_image;
}
string get_label(const torch::Tensor &output)
{
// torch::Tensor output = out_.squeeze(1);
torch::Tensor index_max = torch::argmax(output, 1).cpu();
auto index_tmp =index_max.accessor<long,1>();
vector<float> t;
for(int i=0;i<index_tmp.size(0);i++)
{
t.push_back(index_tmp[i]);
}
std::string rec_str = "";
for(int i=0;i<t.size();i++)
{
if(0 != t[i] && !(i>0 && t[i-1]==t[i]))
{
rec_str += chn_tab[(int)t[i]-1];
}
}
return rec_str;
}
void GetFileInDir(string dirName, vector<string> &v_path)
{
DIR* Dir = NULL;
struct dirent* file = NULL;
if (dirName[dirName.size()-1] != '/')
{
dirName += "/";
}
if ((Dir = opendir(dirName.c_str())) == NULL)
{
cerr << "Can't open Directory" << endl;
exit(1);
}
while (file = readdir(Dir))
{
//if the file is a normal file
if (file->d_type == DT_REG)
{
v_path.push_back(dirName + file->d_name);
}
//if the file is a directory
else if (file->d_type == DT_DIR && strcmp(file->d_name, ".") != 0 && strcmp(file->d_name, "..") != 0)
{
GetFileInDir(dirName + file->d_name,v_path);
}
}
}
string str_replace(const string &str,const string &str_find,const string &str_replacee)
{
string str_tmp=str;
size_t pos = str_tmp.find(str_find);
while (pos != string::npos)
{
str_tmp.replace(pos, str_find.length(), str_replacee);
size_t pos_t=pos+str_replacee.length();
string str_sub=str_tmp.substr(pos_t,str_tmp.length()-pos_t);
size_t pos_tt=str_sub.find(str_find);
if(string::npos != pos_tt)
{
pos =pos_t + str_sub.find(str_find);
}else
{
pos=string::npos;
}
}
return str_tmp;
}
string get_ans(const string path)
{
int pos_1 = path.find_last_of("_");
int pos_2 = path.find_last_of(".");
string ans = path.substr(pos_1+1,pos_2-pos_1-1);
ans = str_replace(ans,"@","/");
return ans;
}
int main()
{
std::string path_pt = "./model0.9833.pt";
std::string path_img_dir = "./data/test";
std::vector<float> v_mean = {0.406,0.224,0.229};
std::vector<float> v_std = {0.406,0.456,0.485};
int standard_w = 320;
int standard_h = 32;
vector<string> v_path;
GetFileInDir(path_img_dir, v_path);
for(int i=0;i<v_path.size();i++)
{
std::cout<<i<<" "<<v_path[i]<<std::endl;
}
torch::Device m_device(torch::kCUDA);
torch::jit::script::Module m_module = torch::jit::load(path_pt);
m_module.to(m_device);
std::cout<<"success load model"<<std::endl;
int cnt_all = 0;
int cnt_right = 0;
int batch_size = 128;
vector<torch::Tensor> v_input;
vector<cv::Mat> v_img;
for(int i=0;i<v_path.size();i+=batch_size)
{
cnt_all += 1;
v_input.clear();
v_img.clear();
for(int j=0;j<batch_size;j++)
{
std::string path_img = v_path[i+j];
std::cout<<i+j<<" path="<<path_img<<std::endl;
string ans = get_ans(path_img);
cv::Mat img = cv::imread(path_img);
v_img.push_back(img);
torch::Tensor input = pre_img(img, v_mean, v_std, standard_w, standard_h);
v_input.push_back(input);
}
torch::Tensor input = torch::cat(v_input,0);
input = input.to(m_device);
torch::Tensor output = m_module.forward({input}).toTensor();
output.print();
// [80,4,6741] -> [4,80,6741]
output = output.permute({1, 0, 2});
for(int j=0;j<batch_size;j++)
{
std::string rec = get_label(output[j]);
std::cout<<"rec="<<rec<<std::endl;
cv::imshow("img",v_img[j]);
cv::waitKey(0);
}
#if 1 //for show
// std::cout<<"rec="<<rec<<std::endl;
// std::cout<<"ans="<<ans<<std::endl;
// cv::imshow("img",img);
// cv::waitKey(0);
#endif
#if 0 //In order to test the accuracy
std::cout<<"rec="<<rec<<std::endl;
std::cout<<"ans="<<ans<<std::endl;
if(ans == rec)
{
cnt_right += 1;
}
std::cout<<"cnt_right="<<cnt_right<<std::endl;
std::cout<<"cnt_all="<<cnt_all<<std::endl;
std::cout<<"ratio="<<cnt_right * 1.0 / cnt_all<<std::endl;
#endif
}
return 0;
}