:# Retinaface Python例程
python目录下提供了一系列Python例程，具体情况如下：
| 序号 | Python例程 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | retinaface_opencv.py | 使用OpenCV前处理、SAIL推理 |
| 2 | retinaface_bmcv.py | 使用BMCV前处理、SAIL推理 |
如果您在x86平台安装了PCIe加速卡，并使用它测试本例程，您需要安装libsophon(>=0.3.0)、sophon-opencv(>=0.2.4)、sophon-ffmpeg(>=0.2.4)和sophon-sail(>=3.1.0),具体请参考x86-pcie平台的开发和运行环境搭建。 此外您可能还需要安装其他第三方库：
$ cd python
$ pip3 install -r requirements.txt注意：若报错ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory，需要执行命令sudo apt-get install libgl1
retinaface_opencv.py和retinaface_bmcv.py的命令参数相同，以retinaface_opencv.py的推理为例，参数说明如下：
usage:retinaface_opencv.py [--bmodel BMODEL] [--network NETWORK] [--input_path INPUT][--tpu_id TPU] [--conf CONF] [--nms NMS] [--use_np_file_as_input False]
--bmodel:用于推理的bmodel路径，默认使用stage 0的网络进行推理；
--network：backbone,可选择mobile0.25或者resnet50,默认为mobile0.25；
--input_path: 测试图片路径，可输入单张图片或视频，也可输入图片文件夹路径；
--tpu_id:用于推理的tpu设备id;
--conf: 置信度阈值，默认为0.02
--nms：nms阈值，默认为0.3
--use_np_file_as_input：是否使用其他数据作为输入测试实例如下：
# 以测试WIDERVAL数据集为例
# 使用1batch bmodel
$ python3 retinaface_opencv.py --bmodel ../data/models/BM1684X/retinaface_mobilenet0.25_fp32_1b.bmodel --network mobile0.25 --input_path ../data/images/WIDERVAL --tpu_id 0 --conf 0.02 --nms 0.4 --use_np_file_as_input False执行完成后，会将预测结果保存在results/retinaface_mobilenet0.25_fp32_1b.bmodel_opencv_WIDERVAL_python_result.txt文件中，将预测图片保存在results/retinaface_mobilenet0.25_fp32_1b.bmodel_opencv_WIDERVAL_python_result/文件夹下，同时会打印预测结果、推理时间、函数运行时间等信息。
如下图所示：
- face 1: x,y,w,h,conf = 130 133 67 97 0.99906695
- face 2: x,y,w,h,conf = 685 165 63 82 0.9955299
- face 3: x,y,w,h,conf = 365 154 60 80 0.9952643
- face 4: x,y,w,h,conf = 418 418 50 54 0.027065556
- face 5: x,y,w,h,conf = 996 717 16 21 0.020527808
- face 6: x,y,w,h,conf = 737 429 84 121 0.020261558
- ------------------ Inference Time Info ----------------------
- inference_time(ms): 6.50
- total_time(ms): 68396.19, img_num: 3226
- average latency time(ms): 6.50, QPS: 153.963054
===================================================
+----------------------------------------------------------------------------------------+
| Running Time Cost Summary |
+------------------------+----------+----------------------+--------------+--------------+
| 函数名称 | 运行次数 | 平均耗时(秒) | 最大耗时(秒) | 最小耗时(秒) |
+------------------------+----------+----------------------+--------------+--------------+
| preprocess_with_opencv | 3226 | 0.007066955982641045 | 0.012 | 0.007 |
| infer_numpy | 3226 | 0.007012089274643524 | 0.01 | 0.007 |
| postprocess_batch | 3226 | 0.006522628642281463 | 0.074 | 0.004 |
+------------------------+----------+----------------------+--------------+--------------+可通过改变模型进行batch_size=4模型的推理测试。
对于face和视频数据，使用如下命令进行测试。
# 以使用fp32 1batch bmodel测试为例，不同bmodel使用相同参数
$ python3 retinaface_opencv.py --bmodel ../data/models/BM1684X/retinaface_mobilenet0.25_fp32_1b.bmodel --network mobile0.25 --input_path ../data/images/face --tpu_id 0 --conf 0.02 --nms 0.5 --use_np_file_as_input False预测图片会保存在results/retinaface_mobilenet0.25_fp32_1b.bmodel_opencv_face_python_result/文件夹下，同时会打印预测结果、推理时间、函数运行时间等信息。
# 以使用fp32 1batch bmodel测试为例，不同bmodel使用相同参数
python3 retinaface_opencv.py --bmodel ../data/models/BM1684X/retinaface_mobilenet0.25_fp32_1b.bmodel --network mobile0.25 --input_path ../data/videos/station.avi --tpu_id 0 --conf 0.02 --nms 0.5 --use_np_file_as_input False预测图片会保存在results/文件夹下，同时会打印预测结果、推理时间、函数运行时间等信息。
如果您使用SoC平台测试本例程，您需要交叉编译安装sophon-sail(>=3.1.0)，具体可参考交叉编译安装sophon-sail。 此外您可能还需要安装其他第三方库
$ cd python
$ pip3 install -r requirements.txtSoc平台的测试方法与x86 PCIe平台相同，请参考1.2测试命令。