面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)
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面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)
1.面部表情识别方法
2.人脸检测方法
3.面部表情识别模型训练
4.面部表情识别模型Android部署
（1） 将Pytorch模型转换ONNX模型
（2） 将ONNX模型转换为TNN模型
（3） Android端上部署模型
（4） Android测试效果
（5） 运行APP闪退：dlopen failed: library "libomp.so" not found
5.项目源码下载
这是项目《面部表情识别》系列之《Android实现表情识别(含源码，可实时检测)》，主要分享将Python训练后的面部表情识别模型移植到Android平台。我们将开发一个简易的、可实时运行的面部表情识别的Android Demo。准确率还挺高的，采用轻量级mobilenet_v2模型的面部表情识别准确率也可以高达94.72%左右，基本满足业务性能需求。
项目将手把手教你将训练好的表情识别模型部署到Android平台中，包括如何转为ONNX，TNN模型，并移植到Android上进行部署，实现一个表情识别的Android Demo APP 。APP在普通Android手机上可以达到实时的检测识别效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右 ，基本满足业务的性能需求。
【尊重原创，转载请注明出处】/guyuealian/article/details/129467015
先展示一下Android版本表情识别Demo效果：
Android面部表情识别APP Demo体验：/download/guyuealian/87575425
或者链接: /s/16OOi-qCENP4WbIeSzO5e9g 提取码: cs5g
更多项目《面部表情识别》系列文章请参考：
面部表情识别1：表情识别数据集(含下载链接):面部表情识别2：Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)面部表情识别4：C++实现表情识别(含源码，可实时检测)
1.面部表情识别方法
面部表情识别方法有多种实现方案，这里采用最常规的方法：基于人脸检测+面部表情分类识别方法，即先采用通用的人脸检测模型，进行人脸检测，然后裁剪人脸区域，再训练一个面部表情分类器，完成对面部表情识别；
这样做的好处，是可以利用现有的人脸检测模型，而无需重新训练人脸检测模型，可减少人工标注成本低；而人脸数据相对而言比较容易采集，分类模型可针对性进行优化。
2.人脸检测方法
本项目人脸检测训练代码请参考：/Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB
这是一个基于SSD改进且轻量化后人脸检测模型，很slim，整个模型仅仅1.7M左右，在普通Android手机都可以实时检测。人脸检测方法在网上有一大堆现成的方法可以使用，完全可以不局限我这个方法。
关于人脸检测的方法，可以参考我的另一篇博客：
行人检测和人脸检测和人脸关键点检测（C++/Android源码）
3.面部表情识别模型训练
关于面部表情识别模型的训练方法，请参考本人另一篇博文《面部表情识别2：Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)》：/guyuealian/article/details/129505205
4.面部表情识别模型Android部署
目前CNN模型有多种部署方式，可以采用TNN，MNN,NCNN，以及TensorRT等部署工具，鄙人采用TNN进行Android端上部署。部署流程可分为四步：训练模型->将模型转换ONNX模型->将ONNX模型转换为TNN模型->Android端上部署TNN模型。
（1） 将Pytorch模型转换ONNX模型
训练好Pytorch模型后，我们需要先将模型转换为ONNX模型，以便后续模型部署。
原始项目提供转换脚本，你只需要修改model_file为你模型路径即可convert_torch_to_onnx.py实现将Pytorch模型转换ONNX模型的脚本
python libs/convert/convert_torch_to_onnx.py
"""This code is used to convert the pytorch model into an onnx format model."""import sysimport ossys.path.insert(0, os.getcwd())import torch.onnximport onnxfrom classifier.models.build_models import get_modelsfrom basetrainer.utils import torch_toolsdef build_net(model_file, net_type, input_size, num_classes, width_mult=1.0):""":param model_file: 模型文件:param net_type: 模型名称:param input_size: 模型输入大小:param num_classes: 类别数:param width_mult::return:"""model = get_models(net_type, input_size, num_classes, width_mult=width_mult, is_train=False, pretrained=False)state_dict = torch_tools.load_state_dict(model_file)model.load_state_dict(state_dict)return modeldef convert2onnx(model_file, net_type, input_size, num_classes, width_mult=1.0, device="cpu", onnx_type="default"):model = build_net(model_file, net_type, input_size, num_classes, width_mult=width_mult)model = model.to(device)model.eval()model_name = os.path.basename(model_file)[:-len(".pth")] + ".onnx"onnx_path = os.path.join(os.path.dirname(model_file), model_name)# dummy_input = torch.randn(1, 3, 240, 320).to("cuda")dummy_input = torch.randn(1, 3, input_size[1], input_size[0]).to(device)# torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path, verbose=False,# input_names=['input'],output_names=['scores', 'boxes'])do_constant_folding = Trueif onnx_type == "default":torch.onnx.export(model, dummy_input, onnx_path, verbose=False, export_params=True,do_constant_folding=do_constant_folding,input_names=['input'],output_names=['output'])elif onnx_type == "det":torch.onnx.export(model,dummy_input,onnx_path,do_constant_folding=do_constant_folding,export_params=True,verbose=False,input_names=['input'],output_names=['scores', 'boxes', 'ldmks'])elif onnx_type == "kp":torch.onnx.export(model,dummy_input,onnx_path,do_constant_folding=do_constant_folding,export_params=True,verbose=False,input_names=['input'],output_names=['output'])onnx_model = onnx.load(onnx_path)onnx.checker.check_model(onnx_model)print(onnx_path)if __name__ == "__main__":net_type = "mobilenet_v2"width_mult = 1.0input_size = [128, 128]num_classes = 2model_file = "work_space/mobilenet_v2_1.0_CrossEntropyLoss/model/best_model_022_98.1848.pth"convert2onnx(model_file, net_type, input_size, num_classes, width_mult=width_mult)
（2） 将ONNX模型转换为TNN模型
目前CNN模型有多种部署方式，可以采用TNN，MNN,NCNN，以及TensorRT等部署工具，鄙人采用TNN进行Android端上部署
TNN转换工具：
（1）将ONNX模型转换为TNN模型，请参考TNN官方说明：TNN/onnx2tnn.md at master · Tencent/TNN · GitHub（2）一键转换，懒人必备：一键转换 Caffe, ONNX, TensorFlow 到 NCNN, MNN, Tengine (可能存在版本问题，这个工具转换的TNN模型可能不兼容，建议还是自己build源码进行转换，9约25日测试可用)
（3） Android端上部署模型
项目实现了Android版本的面部表情识别Demo，部署框架采用TNN，支持多线程CPU和GPU加速推理，在普通手机上可以实时处理。项目Android源码，核心算法均采用C++实现，上层通过JNI接口调用.
这是项目Android源码JNI接口 ，Java部分如果你想在这个Android Demo部署你自己训练的分类模型，你可将训练好的Pytorch模型转换ONNX ，再转换成TNN模型，然后把TNN模型代替你模型即可。
package com.cv.tnn.model;import android.graphics.Bitmap;public class Detector {static {System.loadLibrary("tnn_wrapper");}/**** 初始化检测模型* @param det_model： 检测模型（不含后缀名）* @param cls_model： 识别模型（不含后缀名）* @param root：模型文件的根目录，放在assets文件夹下* @param model_type：模型类型* @param num_thread：开启线程数* @param useGPU：是否开启GPU进行加速*/public static native void init(String det_model, String cls_model, String root, int model_type, int num_thread, boolean useGPU);/**** 返回检测和识别结果* @param bitmap 图像（bitmap），ARGB_8888格式* @param score_thresh：置信度阈值* @param iou_thresh： IOU阈值* @return*/public static native FrameInfo[] detect(Bitmap bitmap, float score_thresh, float iou_thresh);}
这是Android项目源码JNI接口 ，C++部分
#include <jni.h>#include <string>#include <fstream>#include "src/object_detection.h"#include "src/classification.h"#include "src/Types.h"#include "debug.h"#include "android_utils.h"#include "opencv2/opencv.hpp"#include "file_utils.h"using namespace dl;using namespace vision;static ObjectDetection *detector = nullptr;static Classification *classifier = nullptr;JNIEXPORT jint JNI_OnLoad(JavaVM *vm, void *reserved) {return JNI_VERSION_1_6;}JNIEXPORT void JNI_OnUnload(JavaVM *vm, void *reserved) {}extern "C"JNIEXPORT void JNICALLJava_com_cv_tnn_model_Detector_init(JNIEnv *env,jclass clazz,jstring det_model,jstring cls_model,jstring root,jint model_type,jint num_thread,jboolean use_gpu) {if (detector != nullptr) {delete detector;detector = nullptr;}std::string parent = env->GetStringUTFChars(root, 0);std::string det_model_ = env->GetStringUTFChars(det_model, 0);std::string cls_model_ = env->GetStringUTFChars(cls_model, 0);string det_model_file = path_joint(parent, det_model_ + ".tnnmodel");string det_proto_file = path_joint(parent, det_model_ + ".tnnproto");string cls_model_file = path_joint(parent, cls_model_ + ".tnnmodel");string cls_proto_file = path_joint(parent, cls_model_ + ".tnnproto");DeviceType device = use_gpu ? GPU : CPU;LOGW("parent: %s", parent.c_str());LOGW("useGPU: %d", use_gpu);LOGW("device_type: %d", device);LOGW("model_type : %d", model_type);LOGW("num_thread : %d", num_thread);ObjectDetectionParam model_param = FACE_MODEL;detector = new ObjectDetection(det_model_file,det_proto_file,model_param,num_thread,device);//ClassificationParam ClassParam = FACE_MASK_MODEL;ClassificationParam ClassParam = EYEGLASSES_MODEL;classifier = new Classification(cls_model_file,cls_proto_file,ClassParam,num_thread,device);}extern "C"JNIEXPORT jobjectArray JNICALLJava_com_cv_tnn_model_Detector_detect(JNIEnv *env, jclass clazz, jobject bitmap,jfloat score_thresh, jfloat iou_thresh) {cv::Mat bgr;BitmapToMatrix(env, bitmap, bgr);int src_h = bgr.rows;int src_w = bgr.cols;// 检测区域为整张图片的大小FrameInfo resultInfo;// 开始检测if (detector != nullptr) {detector->detect(bgr, &resultInfo, score_thresh, iou_thresh);} else {ObjectInfo objectInfo;objectInfo.x1 = 0;objectInfo.y1 = 0;objectInfo.x2 = (float)src_w;objectInfo.y2 = (float)src_h;objectInfo.label = 0;resultInfo.info.push_back(objectInfo);}int nums = resultInfo.info.size();LOGW("object nums: %d\n", nums);if (nums > 0) {// 开始检测classifier->detect(bgr, &resultInfo);// 可视化代码printf("sitting label:%d,score:%3.5f", resultInfo.label, resultInfo.score);//classifier->visualizeResult(bgr, &resultInfo);}//cv::cvtColor(bgr, bgr, cv::COLOR_BGR2RGB);//MatrixToBitmap(env, bgr, dst_bitmap);auto BoxInfo = env->FindClass("com/cv/tnn/model/FrameInfo");auto init_id = env->GetMethodID(BoxInfo, "<init>", "()V");auto box_id = env->GetMethodID(BoxInfo, "addBox", "(FFFFIF)V");auto ky_id = env->GetMethodID(BoxInfo, "addKeyPoint", "(FFF)V");jobjectArray ret = env->NewObjectArray(resultInfo.info.size(), BoxInfo, nullptr);for (int i = 0; i < nums; ++i) {auto info = resultInfo.info[i];env->PushLocalFrame(1);//jobject obj = env->AllocObject(BoxInfo);jobject obj = env->NewObject(BoxInfo, init_id);// set bbox//LOGW("rect:[%f,%f,%f，%f] label:%d,score:%f \n", info.rect.x,info.rect.y, info.rect.w, info.rect.h, 0, 1.0f);env->CallVoidMethod(obj, box_id, info.x1, info.y1, info.x2 - info.x1, info.y2 - info.y1,info.category.label, info.category.score);// set keypointfor (const auto &kps : info.landmarks) {//LOGW("point:[%f,%f] score:%f \n", lm.point.x, lm.point.y, lm.score);env->CallVoidMethod(obj, ky_id, (float) kps.x, (float) kps.y, 1.0f);}obj = env->PopLocalFrame(obj);env->SetObjectArrayElement(ret, i, obj);}return ret;}
（4） Android测试效果
Android Demo在普通手机CPU/GPU上可以达到实时检测和识别效果；CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右 ，基本满足业务的性能需求。
（5） 运行APP闪退：dlopen failed: library "libomp.so" not found
参考解决方法：
解决dlopen failed: library “libomp.so“ not found_PKing666666的博客-CSDN博客_dlopen failed
Android SDK和NDK相关版本信息，请参考：
5.项目源码下载
Android项目源码下载地址：面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)
整套Android项目源码内容包含：
提供Android版本的人脸检测模型提供面部表情识别Android Demo源码Android Demo在普通手机CPU/GPU上可以实时检测和识别,约30ms左右Android Demo支持图片，视频，摄像头测试所有依赖库都已经配置好，可直接build运行，若运行出现闪退，请参考dlopen failed: library “libomp.so“ not found解决。
Android面部表情识别APP Demo体验：/download/guyuealian/87575425
或者链接: /s/16OOi-qCENP4WbIeSzO5e9g 提取码: cs5g
如果你需要面部表情识别的训练代码，请参考：《面部表情识别2：Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)》/guyuealian/article/details/129505205
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