LiBTorch C++实现人像抠图：Windows部署指南

人工智能

2023-12-24 12:44:46

概述

人像抠图在图像处理领域至关重要，LiBTorch是一个强大的机器学习库，可以轻松实现这一功能。本教程将指导您在Windows系统上使用LiBTorch C++部署一个高效的人像抠图模型。

一、环境安装

1.1 基本环境介绍

Windows 10或更高版本
Visual Studio 2019或更高版本

1.2 PyTorch模型序列化导出转换pt

确保安装了PyTorch
导出模型：torch.jit.save(model, "model.pt")

1.3 下载LiBTorch

前往LiBTorch下载页面：https://pytorch.org/get-libtorch/
选择Windows版本并下载zip文件

1.4 创建Win32 C++控制台工程

在Visual Studio中创建新项目
选择“Win32控制台应用程序”模板

二、完整推理代码

#include <iostream>
#include <libtorch/torch.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
  // 加载LiBTorch模型
  torch::jit::Module module = torch::jit::load("model.pt");

  // 加载图像
  cv::Mat image = cv::imread("input.jpg");

  // 预处理图像
  cv::Mat resized_image;
  cv::resize(image, resized_image, cv::Size(224, 224));
  torch::Tensor input_tensor = torch::from_blob(resized_image.data, {1, 3, 224, 224}).to(torch::kFloat);

  // 推理
  torch::Tensor output_tensor = module.forward({input_tensor}).toTensor();
  torch::Tensor mask_tensor = output_tensor.argmax(1).to(torch::kUInt8);

  // 后处理掩码
  cv::Mat mask_image(224, 224, CV_8UC1, mask_tensor.data_ptr());
  cv::Mat resized_mask;
  cv::resize(mask_image, resized_mask, image.size());

  // 应用掩码
  cv::Mat抠图result_image = cv::Mat::zeros(image.size(), image.type());
  image.copyTo(抠图result_image, resized_mask);

  // 显示抠图后的图像
  cv::imshow("抠图后的图像", 抠图result_image);
  cv::waitKey(0);

  return 0;
}