高通手机跑AI之——实时头发识别
（原创作者@CSDN_伊利丹~怒风）环境准备
手机
测试手机型号：Redmi K60 Pro
处理器：第二代骁龙8移动--8gen2
运行内存：8.0GB ，LPDDR5X-8400，67.0 GB/s
摄像头：前置16MP+后置50MP+8MP+2MP
AI算力：NPU 48Tops INT8 && GPU 1536ALU x 2 x 680MHz = 2.089 TFLOPS
提示：任意手机均可以，性能越好的手机速度越快
软件
APP：AidLux2.0
系统环境：Ubuntu 20.04.3 LTS
提示：AidLux登录后代码运行更流畅，在代码运行时保持AidLux APP在前台运行，避免代码运行过程中被系统回收进程，另外屏幕保持常亮，一般息屏后一段时间，手机系统会进入休眠状态，如需长驻后台需要给APP权限。
算法Demo
Demo代码介绍
主要功能
这段代码实现了一个实时人物分割应用，主要功能包括：
[*]摄像头初始化与管理：
[*]支持自动检测和选择 USB 摄像头
[*]提供备用方案，在无 USB 摄像头时使用设备内置摄像头
[*]处理摄像头打开失败的情况并进行重试
[*]AI 模型加载与配置：
[*]使用 aidlite 框架加载轻量级神经网络模型
[*]配置模型输入输出格式和加速选项（GPU）
[*]初始化模型解释器并准备进行推理
[*]实时图像处理流程：
[*]捕获摄像头视频帧
[*]图像预处理（调整大小、颜色空间转换）
[*]模型推理，获取前景和背景分割结果
[*]后处理生成二值掩码
[*]将掩码与原始图像叠加显示
[*]性能监控：
[*]记录并打印各个处理阶段的耗时
[*]计算总处理时间，评估系统性能
这个应用可以用于简单的实时背景替换、虚拟试衣、视频会议中的背景虚化等场景。通过调整掩码生成算法和叠加方式，可以获得更丰富的视觉效果。
Aidlite 框架
Aidlite 框架 是一个用于模型推理的框架，而非具体模型。它提供了模型加载、加速和执行的功能。
框架功能：
• 模型管理：创建实例、设置输入输出格式
• 硬件加速：支持 CPU/GPU/NPU 等多种后端
• 张量操作：输入数据传递、输出结果获取
OpenCV 计算机视觉功能
代码中使用了 OpenCV 的图像处理功能（如cv2.resize、cv2.addWeighted），但这些属于传统计算机视觉算法，并非 AI 模型。
关键功能：
[*]图像预处理：调整尺寸、颜色空间转换
[*]图像合成：将分割掩码与原始图像叠加
[*]视频处理：摄像头捕获、帧显示
总结
代码中实际使用的 AI 模型只有1 个（segmentation.tnnmodel），用于人物分割。另外两个组件是：
[*]Aidlite 框架：负责模型推理的执行环境
[*]OpenCV 库：提供传统计算机视觉处理功能
这种架构体现了典型的 AI 应用模式：AI 模型负责核心任务（分割），传统算法负责前后处理（图像调整、结果可视化）。
AI模型介绍
这段代码中的模型是一个轻量级的图像分割模型，专门用于实时人物与背景的分离。下面从模型架构、功能和应用场景三个方面进行详细分析：
1. 模型架构
根据代码中的参数配置，可以推测该模型的特点：
[*]输入要求：
[*]输入尺寸为 256×256×3（RGB 图像）
[*]数据类型为 uint8（0-255 像素值）
[*]需将 BGR 格式转为 RGB（符合大多数深度学习模型的输入要求）
[*]输出结构：
[*]两个并行输出张量，形状均为 256×256
[*]数据类型为 float32（浮点数值）
[*]结合后处理代码，推测两个输出分别对应：
[*]pred_0：背景分割概率图
[*]pred_1：前景（人物）分割概率图
[*]模型格式：
[*]使用 .tnnmodel 格式，表明基于 TNN（Tencent Neural Network）框架优化
[*]适合移动端或边缘设备部署（如 Aidlux 平台）
2. 应用场景
基于人物分割功能，该模型可用于：
[*]视频会议：背景虚化、虚拟背景替换
[*]直播与短视频：绿幕抠像替代方案
[*]AR 试衣 / 美妆：实时叠加虚拟服装或妆容
[*]安防监控：人物检测与跟踪的预处理步骤
3. 性能与限制
[*]优势：
[*]实时性强：单帧处理时间约几十毫秒（取决于设备性能）
[*]资源占用低：轻量级模型适合嵌入式设备运行
[*]效果自然：能处理复杂场景（如头发、透明物体）
[*]局限性：
[*]依赖光照条件：强光或弱光环境可能降低分割精度
[*]边界细节不足：在复杂边缘（如薄纱、眼镜）可能出现锯齿
[*]仅支持单人物：多人物场景可能需要额外的实例分割模型
Demo代码
import cv2import timefrom time import sleepimport subprocessimport remiimport sysimport numpy as npimport aidliteimport os # 获取USB摄像头ID函数def get_cap_id(): try: # 执行shell命令获取所有USB视频设备的ID cmd = "ls -l /sys/class/video4linux | awk -F ' -> ' '/usb/{sub(/.*video/, \"\", $2); print $2}'" result = subprocess.run(cmd, shell=True, capture_output=True, text=True) output = result.stdout.strip().split() # 将设备ID转换为整数并返回最小值（优先使用第一个检测到的USB摄像头） video_numbers = list(map(int, output)) if video_numbers: return min(video_numbers) else: return None except Exception as e: print(f"获取摄像头ID时出错: {e}") return None # 图像合成函数：将分割掩码与原始图像叠加def transfer(image, mask): # 调整掩码大小与原始图像一致 mask = cv2.resize(mask, (image.shape, image.shape)) # 创建与原始图像相同尺寸的三通道掩码 mask_n = np.zeros_like(image) mask_n[:, :, 0] = mask# 将掩码值赋给蓝色通道 # 设置透明度参数 alpha = 0.7# 原始图像透明度 beta = (1.0 - alpha)# 掩码图像透明度 # 加权叠加原始图像和掩码图像 dst = cv2.addWeighted(image, alpha, mask_n, beta, 0.0) return dst # 模型输入输出参数配置w = 256# 模型输入宽度h = 256# 模型输入高度 # 定义模型输入输出形状inShape = []# 输入: 1张RGB图像，尺寸256x256outShape = [, ]# 输出: 两个256x256的分割图model_path = "models/segmentation.tnnmodel"# 模型文件路径 # 加载模型model = aidlite.Model.create_instance(model_path)if model is None: print("模型创建失败!") # 设置模型属性：输入为uint8类型，输出为float32类型model.set_model_properties(inShape, aidlite.DataType.TYPE_UINT8, outShape, aidlite.DataType.TYPE_FLOAT32) # 配置模型加速类型为GPUconfig = aidlite.Config.create_instance()config.accelerate_type = aidlite.AccelerateType.TYPE_GPU # 构建并初始化模型解释器fast_interpreter = aidlite.InterpreterBuilder.build_interpretper_from_model_and_config(model, config)if fast_interpreter is None: print("解释器创建失败!")result = fast_interpreter.init()if result != 0: print("解释器初始化失败!")result = fast_interpreter.load_model()if result != 0: print("模型加载失败!")print("模型加载成功!") # 设备类型和摄像头ID配置aidlux_type = "basic"# 0-后置摄像头，1-前置摄像头camId = 1opened = False # 尝试打开摄像头，失败则重试while not opened: if aidlux_type == "basic": # 基本设备使用MIPI接口打开前置摄像头 cap = cv2.VideoCapture(camId, device='mipi') else: # 其他设备优先使用USB摄像头 capId = get_cap_id() print("USB摄像头ID: ", capId) if capId is None: print("未找到USB摄像头") # 默认使用前置摄像头 cap = cv2.VideoCapture(1, device='mipi') else: camId = capId cap = cv2.VideoCapture(camId) # 设置视频编码格式为MJPG cap.set(6, cv2.VideoWriter.fourcc('M', 'J', 'P', 'G')) # 检查摄像头是否成功打开 if cap.isOpened(): opened = True else: print("摄像头打开失败") cap.release()# 释放摄像头资源 time.sleep(0.5)# 等待0.5秒后重试 # 主循环：实时捕获、处理和显示视频while True: # 读取一帧图像 ret, frame = cap.read() if not ret: continue# 读取失败则跳过当前帧 if frame is None: continue# 空帧则跳过 # 如果使用前置摄像头，水平翻转图像以获得镜像效果 if camId == 1: frame = cv2.flip(frame, 1) # 记录处理时间点 t0 = time.time() # 图像预处理 img = cv2.resize(frame, (w, w))# 调整图像大小为模型输入尺寸 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 转换颜色空间从BGR到RGB t1 = time.time() print('tnn: 开始设置输入') # 将预处理后的图像数据传入模型 result = fast_interpreter.set_input_tensor(0, img.data) print(result) if result != 0: print("设置输入张量失败") t2 = time.time() print('tnn: 开始推理') # 执行模型推理 result = fast_interpreter.invoke() if result != 0: print("模型推理失败") t3 = time.time() # 获取模型输出结果 pred_1 = fast_interpreter.get_output_tensor(1) if pred_1 is None: print("获取输出张量1失败!") pred_0 = fast_interpreter.get_output_tensor(0) if pred_0 is None: print("获取输出张量0失败!") print('预测结果形状:', pred_0.shape, pred_1.shape) t4 = time.time() # 重塑输出张量为二维数组 pred0 = (pred_0).reshape(w, h) pred1 = (pred_1).reshape(w, h) # 提取背景和前景预测结果 back = ((pred0)).copy() front = ((pred1)).copy() t5 = time.time() # 计算前景掩码：前景分数减去背景分数 mask = front - back print('掩码值范围:', mask) # 二值化掩码：大于0的区域为前景(255)，小于等于0的区域为背景(0) mask = 255 mask[mask
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