使用OpenVINO™ ElectronJS中创建桌面应用程序

最近，我完成了一个 demo 演示，展示了 OpenVINO 在 Node.js 框架中的强大功能。得益于与 Electron.js 的集成，该演示不仅能够高效地执行神经网络推理，还提供了交互式的用户体验。

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应用程序概览：一种简单的背景虚化方法

这个演示展示了如何在 Node.js 环境中使用 OpenVINO 工具包实现背景虚化，并通过 Electron.js 创建的直观桌面界面进行呈现。启动应用程序后，您会看到一个带有黑色占位符的界面。要激活摄像头，只需从检测到的设备列表中选择您喜欢的视频源并点击“开始”。

完成此步骤后，您应该会在界面中的框内看到来自摄像头的实时视频流。

最初，您的画面将显示为未经过任何虚化处理的原始图像。要启用背景虚化功能，请通过指定的切换开关打开推理模式。该应用还允许您选择推理设备，可以在操作前或操作过程中进行设置。当您在会话中首次选择设备时，可能会出现短暂的延迟，因为模型需要进行编译。

在摄像头画面上方，您会看到一个推理时间显示器，显示最近50帧的平均推理时间。同时，还会显示每秒处理（或推理）的帧数，让您了解性能表现。

在应用运行期间，您可以随时停止摄像头或推理，切换视频源，或更改推理设备。

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项目架构

完整代码可以在 OpenVINO Build & Deploy 仓库中找到。该 Electron 应用项目分为几个关键部分：

GitHub - openvinotoolkit/openvino_build_deploy: Pre-built components and code samples to help you build and deploy production-grade AI applications with the OpenVINO Toolkit from Intel

界面（Interface）：

包括定义界面视觉效果的 HTML 和 CSS 文件，以及控制功能的 renderer.js 文件。

OpenVINO 任务（OpenVINO Jobs）：

后端组件，位于 ov-jobs.js 文件中，包含推理、前处理、后处理和背景虚化的相关函数。

主程序（Main）：

main.js 文件负责启动应用程序，设置必要参数，并处理中断等操作。

预加载（Preload）：

preload.js 文件作为主程序与界面组件之间的桥梁，启用后端功能并处理用户触发的中断。

Node 模块（Node Modules）：

程序所需的外部库和模块列在 package.json 文件中，同时包含其他必要的开发信息。要安装这些模块，只需在主目录运行以下命令：

npm install

保持清晰的项目架构至关重要，因为 OpenVINO 的 Node.js 库只能在后端运行。如果将其导入到界面层会导致错误。因此，最佳实践是将 OpenVINO 的导入限制在 ov-jobs.js 文件中。

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它是如何工作的？

背景虚化功能使用了一个来自 TensorFlow 的分割模型，名为 “TensorFlow_Lite_Frontend_IR”，该模型已被转换为 OpenVINO 的 IR 格式。此模型要求输入尺寸为 1x3x256x256，因此在预处理步骤中，需要将图像调整为正方形（无需填充）。如果图像不是 RGB 格式，还需要将其颜色表示转换为 RGB 格式。

const sharp = require('sharp');
// originalImg is a sharp object.
async function preprocess(originalImg) {
  const inputSize = { w: 256, h: 256 };
  const inputImg = await originalImg
    .resize(inputSize.w, inputSize.h, { fit: 'fill' })
    .removeAlpha() // converting RGBA to RGB
    .raw()
    .toBuffer();
  const resizedImageData = new Uint8ClampedArray(inputImg.buffer);
  const tensorData = Float32Array.from(resizedImageData, x => x / 255);
  const shape = [1, inputSize.w, inputSize.h, 3];
  return new ov.Tensor(ov.element.f32, shape, tensorData);

该模型作为分类器工作，将图像中的每个像素分配到六个类别之一，其中类别 0 代表背景。在推理后，输出会经过后处理生成一个掩码，其中 0 表示背景（需要进行虚化），1 表示其他元素（需要保持清晰）。随后，该掩码会被调整为与原始图像尺寸匹配。

程序运行时采用两个主要线程：一个线程从摄像头捕获帧，根据掩码对背景进行虚化处理，并将处理后的结果显示在屏幕上。另一个线程“借用”一帧图像，运行推理以更新掩码，确保摄像头的画面保持流畅，即使某些设备上的推理需要较长时间。

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在 JavaScript 中

使用 OpenVINO 的基本功能

发现可用来进行推理的设备：

const { addon: ov } = require('openvino-node');
const core = new ov.Core();
const devices = core.getAvailableDevices();

读入和编译模型：

const { addon: ov } = require('openvino-node');
const core = new ov.Core();
const modelPath = "path/to/your/model";
const model = await core.readModel(modelPath);
const device = "AUTO"; // or "GPU", "CPU" and others
const compiledModel = await core.compileModel(model, device);

运行编译后的模型：

// have compiledModel and inputTensor prepared
let inferRequest = compiledModel.createInferRequest();
inferRequest.setInputTensor(inputTensor);
inferRequest.infer() // inference
const outputLayer = compiledModel.outputs[0]; // only one output in this scenario
const resultTensor = inferRequest.getTensor(outputLayer); // your inference result

虚化步骤：

这是最简单的虚化图像的方式：

捕获一帧图像
从摄像头捕获当前帧。

复制并虚化图像
创建原始图像的副本，使用 sharp.blur() 对整个副本进行虚化处理（替代方案：OpenCV 或卷积操作）。

获取分割模型生成的掩码
在独立线程中运行分割模型，获取当前帧的掩码。

应用掩码到虚化图像
将虚化图像的所有像素值与掩码相乘，保留需要虚化的区域。

生成“反掩码”
计算掩码的反值（即 1 - mask），生成“非虚化区域掩码”。

应用“反掩码”到原始图像
将原始图像的像素值与“反掩码”相乘，保留需要保持清晰的区域。

融合两张图像
将虚化后的图像和清晰区域的图像进行融合，生成最终图像。

在最终的应用程序代码中，多个操作被整合在一起，充分利用了 Sharp 库的功能。以下是使用 Sharp 实现的方法：

1.根据掩码裁剪原始图像：

const sharp = require('sharp');
const person = await sharp(outputMask, {
    raw: {
      channels: 3,
      width: inputSize.w,
      height: inputSize.h,
    }
  })
    .resize(width, height, { fit: 'fill' })
    .unflatten()
    .composite([{
      input: image.data,
      raw: {
        channels: 4,
        width,
        height,
      },
      blend: 'in',
    }])
    .toBuffer();

2.对副本进行虚化处理，并将其与裁剪后的原始图像合并（复合）：

const blurSize = Math.floor(widthOfImage * 0.01)
const blurredImage = await sharp(imageToBlur.data, {
  raw: { channels: 4, width, height }, // back to RGBA
})
  .blur(blurSize)
  .composite([{
    input: person,
    raw: { channels: 4, width, height },
    blend: 'atop'
  }])
  .raw()
  .toBuffer();

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虚化面临的挑战

图像虚化是一项耗时的操作，对性能影响较大，尤其是当它是图像显示线程的一部分时，这直接关系到用户体验。没有人希望视频流出现卡顿。

一种优化方法是在一开始就将图像调整为最终显示的大小。较小的图像处理速度更快，从而提高性能。

起初，我们尝试使用 OpenCV 的虚化功能（通过 opencv-wasm 模块）。然而事实证明，其速度太慢，甚至比模型推理还慢，这促使我们寻找替代方案。

我们曾设想创建一个专门用于虚化的轻量化模型。该模型以图像帧和掩码作为输入，执行“虚化过程”部分描述的数学操作，并通过深度卷积（Depthwise Convolution）实现虚化。我们使用 TensorFlow 构建了这个模型，并将其转换为 OpenVINO 格式。

重要说明：OpenVINO 从 2024.4 版本开始度卷积操作。

尽管这种方法具有潜力，但由于深度卷积速度较慢且优化不足，最终被我们放弃。

最终，我们发现 Sharp 库在此操作中表现最佳，因此将其作为项目中的解决方案。

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总结

如果遵循以下关键指南，使用 Electron.js 和 OpenVINO 创建桌面应用程序是非常简单的：

1.前后端功能分离：

确保将后端功能与前端功能分开，并记住 OpenVINO 只能在后端使用。

2.JavaScript API 的局限性：

并非所有 Python 中可用的 OpenVINO 方法都已在 JavaScript 中实现。然而，当前的 API 已足以完成大多数任务。

3.阅读文档：

许多常见问题的答案都可以在文档中找到。参考 OpenVINO Node.js API 文档以获取更多信息。

4.检查库兼容性：

某些 JavaScript 库可能无法很好地与 Electron 配合使用。在这些情况下，您可能需要寻找替代版本或定制分支。

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