DBNet后处理unclip()函数转C++

DBNet作为文本检测领域新宠，github上可以找到很多大神使用python复现的代码(PaddlePaddle文本检测模型也是基于DBNet)，足见其魅(彩)力(虹)之大(屁)。因此这几天尝试采用推理引擎对手头已有DBNet模型进行推理。

不过在编码DBNet网络后处理时遇到了一个难点(没见识，很可怕)：unclip()函数的C++代码转换。最初的想法是所有的后处理操作均由opencv实现，理想很丰满，现实却啪啪打脸。unclip()函数调用了Polygon类，以及PyclipperOffset类。具体实现可见如下代码：

    def unclip(self, box, unclip_ratio=1.5):
        poly = Polygon(box)
        distance = poly.area * unclip_ratio / poly.length
        offset = pyclipper.PyclipperOffset()
        offset.AddPath(box, pyclipper.JT_ROUND, pyclipper.ET_CLOSEDPOLYGON)
        expanded = np.array(offset.Execute(distance))
        return expanded

其中 Polygon类中求轮廓包围面积以及轮廓周长还是比较容易实现的。但PyclipperOffset类是经过绞(求)尽(助)脑(度)汁(娘)后，真的不知道该如何实现。想着不能就此放弃，于是跳到PyclipperOffset类的实现代码中准备一点一点死磕，不实现，不吃饭(那是不可能滴)。跳进去后才后悔应该早点进来...

这个类是封装的ClipperOffset类，顿时感觉春天来了，绝对是我这种手残党的福音。小粘贴板赶紧准备，访问ClipperOffset类所在网址。

PyclipperOffset类.png

完美， ClipperOffset类源码开源。 ClipperOffset类源码地址：http://sourceforge.net/projects/polyclipping
源码压缩包下载完成，解压：

解压文件.png

cpp实现文件.png

#include "clipper.hpp"
using namespace ClipperLib;
int test()
{
    Path subj;
    Paths solution;
    int a[21][2] = { {887, 1325}, {887, 1326},{886, 1327},
                {886, 1329}, {885, 1330}, {885, 1333},
                {886, 1334}, {885, 1335}, {886, 1336},
                {886, 1337}, {894, 1337}, {895, 1338}, 
                {899, 1338}, {900, 1337}, {900, 1327},
                {896, 1327}, {895, 1326}, {891, 1326},
                {890, 1325}, {889, 1326}, {888, 1325}};
    for (size_t i = 0; i < 21; i++)
    {
        subj << IntPoint(a[i][0],a[i][1]);
    }
    ClipperOffset co;
    co.AddPath(subj, jtRound, etClosedPolygon);
    co.Execute(solution, 6.0310309);
    //draw solution ...
    //DrawPolygons(solution, 0x4000FF00, 0xFF009900);
    return 0;
}

至此，困扰了很久的问题得以解决，可以愉快的对DBNet进行推理了。

最后，DBNet确实比PseNet快，尽管目前还没测试具体时间，控制台一闪而过(真香)！