【MindStudio训练营第一期】——03运行MindX实例FacialExpressionRecognition

前言：基于 MindXSDK 开发的在晟腾芯片上进行情绪识别，将分类结果在图片上显示。输入一张人脸图片，可以判断属于哪个情绪类别。该模型支持7个类别：surprised, fear, disgust, happy, sad, anger, normal。本例程，使用了2个模型：yolov4模型检测目标；SCN模型推理目标情绪，通过MindX SDK插件方式进行开发。

问题及解决：本次体验过程中，遇到下述两个问题。

1、权限问题：报错如下

解决方法：将“libyolov3postprocess.so”的权限改成440。

2、路径问题：The postprocessing DLL does not exist.

解决方法：

1）将“libyolov3postprocess.so”上传到ECS的“/usr/local/Ascend/mxVision/lib/plugins”目录；

2）将pipeline文件mxpi_objectpostprocessor插件的“postProcessLibPath”的路径修改如下：

一、概述

 情绪识别应用流程编排：   

二、运行环境

采用ECS+windows MindStudio方式

1、ECS使用ai1s.large.4，镜像为训练营提供的MindStudioCAMP_CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3

CANN版本：6.0.RC1

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MindXSDK版本：3.0.RC3

Python版本：Python 3.9.5

2、Windows MindStudio版本：5.0.RC3

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三、体验过程

1、下载工程文件，阅读readme

    从gitee里下载：

https://gitee.com/ascend/mindxsdk-referenceapps/tree/master/contrib/FacialExpressionRecognition

下载的zip包，包含mindxsdk-referenceapps的全部例程，本文体验的案例是contrib目录下的FacialExpressionRecognition。

Readme重点看了“模型转换与准备工作”和“编译与运行”

2、转换成Ascend 工程

    将“FacialExpressionRecognition”目录拷贝出来，用MindStudio打开目录，然后转换成成Ascend工程。

运行Ascend/Convert To Ascend Project 

配置如下：

3、配置CANN、MindX SDK、Deployment、Python Interpreter

1）配置CANN：Ascend/CANN Manager

    同步远程CANN中：

    ​ 配置完成的结果：

2）配置MindX SDK：

    ​    ​配置完成的结果：

3）Deployment：File/Settings

4) Python Interpreter：File/Project Structure

​4、准备图片

     需要自己从网上找图片进行识别。

5、修改代码

根据readme的描述，需要修改main.py里待识别图片的名称。

6、运行并查看结果

在main.py右键，选择运行，或者从菜单栏进行操作

运行结果：

通过“MobaXterm”登录到服务器上查看结果：在deploy对应的工程路径下，会出现my_result.jpg，可以在“MobaXterm”直接点开看图片。

7、结果分析

        结果图片有绿边，这是DVPP的宽高对齐所致。昇腾310芯片进行JPEG解码时要求宽128，高16对齐。原始333*500，对齐之后为384*512；原始658*438，对齐之后为768*448。

三、体验心得

        整体还算顺利，不过配置过程比较慢。Readme可以更详细和具体写，特别是遇到的两个问题，常规的网络搜索，基本上都找不到，而且报错的提示也不是很明确，也可能是因为自己不熟悉。后来记得张小白好像写过体验记录，从群里找到那篇文章的链接，很快将问题解决，得到正确的运行结果，谢谢小白哥。小白哥的体验记录链接如下：

作者：张小白——【MindStudio训练营第一季】使用MindStudio体验FacialExpressionRecognition人脸情绪识别 https://www.hiascend.com/forum/thread-0232106011444873019-1-1.html