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OpenCV を利用して、TensorFrow学習済みモデルを読み込み、Mask RCNNの処理を行いたい。

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isuzugiga

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前提・実現したいこと

OpenCVを利用して、Mask理を行いたい。

環境

・opencv4.5.x
・java 14
・ubuntu 20.04 LTS
・mask r-cnn

利用するmodelとデータ

・mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28/frozen_inference_graph.pb
・mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.pbtxt
・colors.txt
・mscoco_labels.names

参考サイト

https://www.pyimagesearch.com/2018/11/19/mask-r-cnn-with-opencv

質問内容

Javaでopencvを利用たマスク処理を行おうとしています。

①net#forwardを実行したあとに取得される、detection_masksを15*15のマスク画像に変換したいのです。
c++のサンプルでは、classIdの値を元に該当のデータを取得してMatデータを作成しているように見えるのですが、
Javaではどのように実装したら良いのでしょうか?変換方法がわからないので、教えて頂けませんでしょうか?

②Matデータは、100 * 90 * 15 * 15 * CV_32FC1 となっておりますが、
100件のmaskデータ、90classでの分類、15 * 15のサイズとの認識で良いのでしょうか?

c++でのサンプルでは、質問の箇所は、下記のようになっています。

    for (int i = 0; i < numDetections; ++i)
    {
        float score = outDetections.at<float>(i, 2);
        if (score > confThreshold)
        {
            // Extract the bounding box
            int classId = static_cast<int>(outDetections.at<float>(i, 1));
            int left = static_cast<int>(frame.cols * outDetections.at<float>(i, 3));
            int top = static_cast<int>(frame.rows * outDetections.at<float>(i, 4));
            int right = static_cast<int>(frame.cols * outDetections.at<float>(i, 5));
            int bottom = static_cast<int>(frame.rows * outDetections.at<float>(i, 6));

            left = max(0, min(left, frame.cols - 1));
            top = max(0, min(top, frame.rows - 1));
            right = max(0, min(right, frame.cols - 1));
            bottom = max(0, min(bottom, frame.rows - 1));
            Rect box = Rect(left, top, right - left + 1, bottom - top + 1);

            // Extract the mask for the object 質問の箇所
            Mat objectMask(outMasks.size[2], outMasks.size[3], CV_32F, outMasks.ptr<float>(i, classId));

            // Draw bounding box, colorize and show the mask on the image
            drawBox(frame, classId, score, box, objectMask);

        }
  }

よろしくお願いいたします。

Javaでの実装

// NCHW
Mat blobImage = Dnn.blobFromImage(orgImage);

net.setInput(blobImage);

List<Mat> outputBlobs = new ArrayList<>();
List<String> outputNames = Arrays.asList(new String[] { "detection_out_final", "detection_masks" });

net.forward(outputBlobs, outputNames);

Mat detectionOutFinal = outputBlobs.get(0);
Mat detectionMasks = outputBlobs.get(1); // 本件で質問させていただいている値

// Output size of masks is NxCxHxW where
// N - number of detected boxes
// C - number of classes (excluding background)
// HxW - segmentation shape
// detections.size(3) == 7
Mat detection = detectionOutFinal.reshape(1, (int) detectionOutFinal.total() / detectionOutFinal.size(3));
// detections.size(2) ==100
int numDetections = detectionOutFinal.size(2);
// masks.size(1) == 90
int numClasses = detectionMasks.size(1);

int thickness = 3;
double threshold = 0.5;

int height = orgImage.height();
int width = orgImage.width();

Mat dstImage = orgImage.clone();
Scalar color = new Scalar(0, 255, 0);
IntStream.range(0, numDetections).filter(i -> detection.get(i, 2)[0] > threshold).forEach(i -> {
    int classId = (int) detection.get(i, 1)[0];
    String className = names.get(classId);
    double score = detection.get(i, 2)[0];
    double left = detection.get(i, 3)[0] * width;
    double top = detection.get(i, 4)[0] * height;
    double right = detection.get(i, 5)[0] * width;
    double bottom = detection.get(i, 6)[0] * height;

    left = Math.max(0, Math.min(left, height - thickness));
    top = Math.max(0, Math.min(top, width - thickness));
    right = Math.max(0, Math.min(right, height - thickness));
    bottom = Math.max(0, Math.min(bottom, width - thickness));

    System.out.println(score + " "  + classId + " " + className + " " + left + " " + top + " " + right + " " + bottom);
        Rect rect = new Rect(new double[] { left, top, right - left + 1, bottom - top + 1 });
    Imgproc.rectangle(dstImage, rect, color, thickness);
});

HighGui.imshow("Input Image", dstImage);
# mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28.pbtxt
                 略
5928 node {
5929   name: "detection_out_final"
5930   op: "DetectionOutput"
5931   input: "variance_encoded/flatten"
5932   input: "SecondStageBoxPredictor/Reshape_1/Reshape"
5933   input: "detection_out/slice/reshape"
5934   attr {
5935     key: "background_label_id"
5936     value {
5937       i: 91
5938     }
5939   }
                   略
7577 node {
7578   name: "detection_masks"
7579   op: "Sigmoid"
7580   input: "SecondStageBoxPredictor_1/transpose"
7581 }
                   略

試したこと

detectionMasks.get(i, classId)
等...

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Mat detection = detectionOutFinal.reshape(1, (int) detectionOutFinal.total() / detectionOutFinal.size(3));
int numDetections = detectionOutFinal.size(2);
Mat reshapeMask = detectionMasks.reshape(1,
(int) detectionMasks.total() / (detectionMasks.size(2) * detectionMasks.size(3)));

IntStream.range(0, numDetections).filter(i -> detection.get(i, 2)[0] > threshold).forEach(i -> {
int classId = (int) detection.get(i, 1)[0];
// color from txt
Scalar color = coloers.get(classId % coloers.size());
// axis
Rect box = createRect(detection, i, cols, rows);
// for rectangle txt
String label = createLabel(detection, i, cols, rows, names);
// it will be ractangle on image
rectangleProcessing(dstImage, label, color, box);
// 1 x 255
Mat objectMask = reshapeMask.row(i * detectionMasks.size(0) + classId);
// 15 x 15
objectMask = objectMask.reshape(1, detectionMasks.size(2));
// it will be mask on image
Mat maskImage = createMask(objectMask, dstImage.size(), color, box);
maskImages.add(maskImage);
maskProcessing(dstImage, maskImage, box);
});

private Mat createMask(Mat objectMask, Size maskSize, Scalar maskColor, Rect box) {
Imgproc.resize(objectMask, objectMask, new Size(box.width + 1, box.height + 1));

Mat maskImage = new Mat();
objectMask.convertTo(maskImage, CvType.CV_8U);

Mat dstMaskImage = Mat.zeros(maskSize, CvType.CV_8UC3);
List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
Mat hierarchy = new Mat();

Imgproc.findContours(maskImage, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_CCOMP, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);
Imgproc.drawContours(dstMaskImage, contours, -1, maskColor, Imgproc.FILLED, Imgproc.LINE_8, hierarchy, 100,
new Point(box.x, box.y));

return dstMaskImage;
}

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