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更新时间：2022-11-16 GMT+08:00

使用算法套件快速完成水表读数识别

本示例围绕真实AI需求场景，介绍算法开发套件在水表表盘读数识别算法开发任务上的使用流程。

算法开发套件中目前提供自研(ivg系列)和开源(mm系列)共两套算法资产，可应用于分类、检测、分割和OCR等任务中。本示例中将组合使用自研分割算法(ivgSegmentation)和开源OCR算法(mmOCR)完成水表读数识别项目，并使用算法开发套件将其部署为华为云在线服务。

本案例教程仅适用于“华北-北京四”区域，新版Notebook。

准备数据

登录OBS控制台，创建OBS对象桶，区域选择“华北-北京四”。
登录ModelArts控制台，选择控制台区域为“华北-北京四”。
在“全局配置”页面查看是否已经配置授权，允许ModelArts访问OBS。如果没有配置授权，请参考配置访问授权（全局配置）添加授权。
分别下载本案例的数据集，水表表盘分割数据集和水表表盘读数OCR识别数据集到OBS桶中，OBS路径示例如下：
obs://{OBS桶名称}/water_meter_segmentation 水表表盘分割数据集

obs://{OBS桶名称}/water_meter_crop 水表表盘读数OCR识别数据集

从AIGallery下载数据集免费，但是数据集存储在OBS桶中会收取少量费用，具体计费请参见OBS价格详情页，案例使用完成后请及时清除资源和数据。

准备开发环境

在“ModelArts控制台 > 开发环境 > Notebook（New）”页面中，创建基于pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04镜像，类型为GPU的Notebook，具体操作请参见创建Notebook实例章节。
如果需要使用本地IDE（PyCharm或VS Code）远程连接Notebook，需要开启SSH远程开发。本案例以在线的JupyterLab为例介绍整个过程。
图1 创建Notebook实例
在“ModelArts控制台 > 开发环境 > Notebook（New）”页面的列表中，单击操作栏的“打开”，进入JupyterLab页面。JupyterLab操作请参见JupyterLab简介及常用操作。
图2 使用JupyterLab打开
打开JupyterLab的Terminal。此处以Terminal为例介绍整个过程。
图3 打开Terminal

Step1 创建算法工程

在JupyterLab的Terminal中，在work目录下执行ma-cli createproject命令创建工程，根据提示输入工程名称，例如：water_meter。然后直接回车选择默认参数，并选择跳过资产安装步骤（选择6）。
图4 创建工程
执行以下命令进入工程目录。
```
cd water_meter
```
执行以下命令拷贝项目数据到Notebook中。
```
python manage.py copy --source {obs_dataset_path} --dest ./data/raw/water_meter_crop
python manage.py copy --source {obs_dataset_path} --dest ./data/raw/water_meter_segmentation
```
{obs_dataset_path}路径为Step1 准备数据中下载到OBS中的数据集，比如“obs://{OBS桶名称}/water_meter_segmentation”和“obs://{OBS桶名称}/water_meter_crop”

图5 拷贝数据集到Notebook中

Step2 使用deeplabv3完成水表区域分割任务

首先安装ivgSegmentation套件。
```
python manage.py install algorithm ivgSegmentation==1.0.2
```
如果提示ivgSegmentation版本不正确，可以通过命令python manage.py list algorithm查询版本。
安装ivgSegmentation套件后，在JupyterLab界面左侧的工程目录中进入“./algorithms/ivgSegmentation/config/sample”文件夹中查看目前支持的分割模型，以sample为例（sample默认的算法就是deeplabv3），文件夹中包括config.py（算法外壳配置）和deeplabv3_resnet50_standard-sample_512x1024.py（模型结构）。
表盘分割只需要区分背景和读数区域，因此属于二分类，需要根据项目所需数据集对配置文件进行修改，如下所示：
修改“./algorithms/ivgSegmentation/config/sample/config.py”文件。
```
# config.py
alg_cfg = dict(
    ...    
    data_root='data/raw/water_meter_segmentation',   # 修改为真实路径本地分割数据集路径
    ...
)
```
修改完后按Ctrl+S保存。

修改“./algorithms/ivgSegmentation/config/sample/deeplabv3_resnet50_standard-sample_512x1024.py”文件。

# deeplabv3_resnet50_standard-sample_512x1024.py
gpus=[0]
...
data_cfg = dict(
    ...    num_classes=2,  # 修改为2类
    ...    
    ...    train_scale=(512, 512),  # (h, w)#size全部修改为(512, 512)
    ...    train_crop_size=(512, 512),  # (h, w)
    ...    test_scale=(512, 512),  # (h, w)
    ...    infer_scale=(512, 512),  # (h, w)
 )

修改完按Ctrl+S保存。

在water_meter工程目录下，安装deeplabv3预训练模型。
```
python manage.py install model ivgSegmentation:deeplab/deeplabv3_resnet50_cityscapes_512x1024
```
图6 安装deeplabv3预训练模型
训练分割模型。（推荐使用GPU进行训练）
```
# shell
python manage.py run --cfg algorithms/ivgSegmentation/config/sample/config.py --gpus 0
```
训练好的模型会保存在指定位置中，默认为“output/deeplabv3_resnet50_standard-sample_512x1024/checkpoints/”中。

验证模型效果。

模型训练完成后，可以在验证集上计算模型的指标，首先修改配置文件的模型位置。

修改“./algorithms/ivgSegmentation/config/sample/config.py”。

# config.py
alg_cfg = dict(
    ...
    load_from='./output/deeplabv3_resnet50_standard-sample_512x1024/checkpoints/checkpoint_best.pth.tar',  # 修改训练模型的路径
    ...
)

# shell
python manage.py run --cfg algorithms/ivgSegmentation/config/sample/config.py --pipeline evaluate

模型推理。
模型推理能够指定某一张图片，并且推理出图片的分割区域，并进行可视化，首先需要指定需要推理的图片路径。

修改“./algorithms/ivgSegmentation/config/sample/config.py”
```
alg_cfg = dict(
    ...
   img_file =  './data/raw/water_meter_segmentation/image/train_10.jpg'  # 指定需要推理的图片路径
   ...
)
```
执行如下命令推理模型效果。
```
# shell
python manage.py run --cfg algorithms/ivgSegmentation/config/sample/config.py --pipeline infer
```
推理输出的图片路径在“./output/deeplabv3_resnet50_standard-sample_512x1024”下。

图7 水表表盘分割结果可视化
导出算法SDK。
算法开发套件支持将模型导出成一个模型SDK，方便进行模型部署等下游任务。
```
# shell
python manage.py export --cfg algorithms/ivgSegmentation/config/sample/config.py --is_deploy
```
图8 SDK导出示意图

Step4 水表读数识别

首先安装mmocr套件。

python manage.py install algorithm mmocr==0.2.1

安装mmocr套件后，“./algorithms/mmocr/config/textrecog”文件夹中包括config.py（算法外壳配置），需要根据所需算法和数据集路径修改配置文件。以下以robust_scanner算法为例。

修改“./algorithms/mmocr/algorithm/configs/textrecog/robustscanner_r31_academic.py”，

# robustscanner_r31_academic.py
...
train_prefix = 'data/raw/water_meter_crop/'  # 修改数据集路径改为水表ocr识别数据集路径
train_img_prefix1 = train_prefix + 'train'
train_ann_file1 = train_prefix + 'train.txt'

...
test_prefix = 'data/raw/water_meter_crop/'
test_img_prefix1 = test_prefix + 'val/'
test_ann_file1 = test_prefix + 'val.txt'

安装robust_scanner预训练模型。

python manage.py install model mmocr:textrecog/robust_scanner/robustscanner_r31_academic

训练OCR模型。
初次使用mmcv时需要编译mmcv-full，该过程较慢，可以直接使用官方预编译的依赖包。

预编译包URL： https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.6.0/index.html
```
pip uninstall mmcv -y
pip install https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.6.0/mmcv_full-1.3.9-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl
```
将./algorithms/mmocr/config/textrecog/config.py中的epoch（迭代数量）改为2，如下图所示：
训练OCR模型。（仅使用GPU进行训练，大概需要四分钟）
```
# shell
python manage.py run --cfg algorithms/mmocr/config/textrecog/config.py
```
训练好的模型会保存在指定位置中，默认为output/robustscanner_r31_academic/文件夹中。

验证模型效果。

模型训练完成后，可以在验证集上计算模型的指标，首先修改配置文件的模型位置。

修改./algorithms/mmocr/config/textrecog/config.py

# config.py
...
model_path = './output/robustscanner_r31_academic/latest.pth'
...

# shell 
python manage.py run --cfg algorithms/mmocr/config/textrecog/config.py --pipeline evaluate

可选：模型推理。
模型推理能够指定某一张图片，并且推理出图片的分割区域，并进行可视化。首先需要指定待推理的图片路径,修改algorithms/mmocr/config/textrecog/config.py文件，具体如下。

修改“./algorithms/mmocr/algorithm/configs/textrecog/robust_scanner/config.py”
```
...
infer_img_file='./data/raw/water_meter_crop/val/train_10.jpg'  # 指定需要推理的图片路径 
...
```
```
# shell 
python manage.py run --cfg algorithms/mmocr/config/textrecog/config.py --pipeline infer
```
推理输出的图片路径在“output/robustscanner_r31_academic/vis”文件夹下。

图9 表盘读数识别结果图

导出算法SDK。

# shell 
python manage.py export --cfg algorithms/mmocr/config/textrecog/config.py

部署为在线服务

本次展示仅部署OCR服务，包括本地部署和线上部署，部署上线后调用部署服务进行本地图片的推理，获取水表的预测读数。部署在线服务，需要指定OBS桶以便保存部署所需要的文件。

1.在“algorithms/mmocr/config/textrecog/config.py”文件中配置OBS桶。

修改./algorithms/mmocr/algorithm/configs/textrecog/robust_scanner/config.py

# 替换为用户自己的OBS桶信息
obs_bucket = 'obs://{your_obs_bucket_path}'

2.依次执行下述命令：

python manage.py export --cfg algorithms/mmocr/config/textrecog/config.py --is_deploy  # 导出部署模型所需文件
python manage.py deploy --cfg algorithms/mmocr/config/textrecog/config.py  # 本地部署调试

本地部署成功后的输出结果

# 
...
[Conda environment created successfully.]
local_service_port is 127.0.0.1:42153
Deploying the local service ...
Successfully deployed the local service. You can check the log in /home/ma-user/work/water_meter/export/robustscanner_r31_academic/Linux_x86_64_GPU_PyTorch_Common_py/log.txt
[07/05 09:40:14][INFO][ma_cau-deployer.py 49]: {
 "text": "00326",
 "score": 0.9999999046325684
}
[07/05 09:40:14][INFO][ma_cau-deployer.py 59]: ************************ End Deployer ************************

python manage.py deploy --cfg algorithms/mmocr/config/textrecog/config.py --launch_remote本地部署成功后可直接进行在线部署，大约需要12分钟。

图10 部署为在线服务
点击放大

Step5 清除资源和数据

通过此示例学习完成创建算法套件流程后，如果不再使用，建议您清除相关资源，避免造成资源浪费和不必要的费用。

停止Notebook：在“Notebook”页面，单击对应实例操作列的“停止”。
删除数据：前往OBS，删除上传的数据，然后删除文件夹及OBS桶。
停止在线服务：在Modelarts部署上线->在线服务界面，单击对应在线服务操作列的“更多“->“停止“。

父主题： 算法开发套件

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下一篇：使用样例

使用算法套件快速完成水表读数识别

准备数据

准备开发环境

Step1 创建算法工程

Step2 使用deeplabv3完成水表区域分割任务

Step4 水表读数识别

部署为在线服务

Step5 清除资源和数据

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