# onnx-matting-on-loongson

**Repository Path**: piaoddang/onnx-matting-on-loongson

## Basic Information

- **Project Name**: onnx-matting-on-loongson
- **Description**: 编写本程序的目的是在龙芯3A6000上验证onnxruntime的运行状况，实测运行稳定，性能表现也很好。
用C++调用onnxruntime和相关模型文件，实现人脸检测、关键点标定、人脸分区、人像抠图的测试程序。

- **Primary Language**: C++
- **License**: GPL-3.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2024-07-13
- **Last Updated**: 2024-07-13

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# onnx-matting-on-loongson

#### 介绍
编写本程序的目的是在龙芯3A6000上验证onnxruntime的运行状况，实测运行稳定，性能表现也很好。
用C++调用onnxruntime和相关模型文件，实现人脸检测、关键点标定、人脸分区、人像抠图的测试程序。
编译后，命令行运行编译出的 matting，参数为图片路径，获得以下输出：
![输入图片说明](testImage/demo1.png)

在几款不同的CPU上执行相同的操作，得到如下的测试结果：
![输入图片说明](testImage/1-readme.png)
![输入图片说明](testImage/2-readme.png)
![输入图片说明](testImage/3-readme.png)

#### 安装教程

程序使用Qt5编写，依赖onnxruntime库，请自行下载 onnxruntime 并编译安装。
建议使用核心版本为 6.x 的较新的Linux发行版，如 Deepin R23、AOSC 等，这些版本中的包版本也相对较新，可以避免一些麻烦。
如果使用UOS专业版、Loongnix等核心和包的版本都较老的Linux，是不能直接编译ONNX Runtime的，至少需要升级Python和CMake。
先分别从Python和CMake官网下载其最新版本的源码，然后编译并安装。
编译和安装的过程很简单，都是解压文件之后，在控制台中进入源码所在的文件夹，然后运行命令：

```
./configure
make -j 8
sudo make install
```

因为Python允许多版本并存，所以在安装后要切换到新版本。切换Python版本的方法很多，这里不再赘述。

因为 onnxruntime 在 1.17 版才正式支持龙芯 LoongArch 架构，所以应该下载 1.17 及之后的版本。

```
sudo apt-get install build-essential git gcc g++ cmake 
git clone -b v1.18.0 https://github.com/microsoft/onnxruntime.git
cd onnxruntime
./build.sh --skip_tests --config Release --build_shared_lib --parallel
cd /build/Linux/Release
sudo make install
```
ONNX Runtime的编译可能不会完全顺利，无论是在x86上还是在龙芯上，我编译ONNX Runtime时遇到了不同的问题。x86上遇到的问题让我折腾了很长时间，最后只能通过完全不编译它的test模块来解决，好在GitHub上有已经编译好的x86版二进制，可以直接下载使用。在龙芯上遇到的问题反而简单，只是由于编译参数中指定了把警告变成错误，于是在“onnxruntime/core/mlas/lib/quantize.cpp”这个文件中出现的 `*((uint32_t*)&min_f)`这种把浮点变量转成整型指针再取值的操作就成为了错误。

![输入图片说明](testImage/%E5%9B%BE%E7%89%871.png)
这样情况要么改编译配置文件，要么改代码。我的选择是改代码，把上面的改成下面的样子就好了。
![输入图片说明](testImage/%E5%9B%BE%E7%89%872.png)

由于 onnxruntime 默认安装到 /usr/local，因此可能出现本程序在编译时能找到 .so，在运行时反而找不到 .so的问题。
可以在 /usr/lib 下建立一个指向 onnxruntime 的含文件全名的符号链接来解决此问题：

```
`sudo ln -s /usr/local/lib/llibonnxruntime.so.1.18.0 /usr/lib/libonnxruntime.so.1.18.0`
```

编译完成后，需要把 model 文件夹中的几个模型文件复制到与执行文件相同的文件夹中。