onnx-cv-graph

KO | EN

gitlite — search

#javascript #python #typescript #go #android #machine-learning #macos #java #nodejs #awesome #vue #awesome-list #pytorch #security

(★ 13)

ONNXグラフによる画像処理実装を検証する実験用リポジトリ

onnx-cv-graph 최신버젼 다운로드

최종 버전 다운로드 (.zip)

// repository documentation

Was this content helpful?

★ 0 (0 ratings)

[[Japanese](README.md)/[English](README_EN.md)]

# onnx-cv-graph

ONNXグラフによる画像処理実装を検証する実験用リポジトリです。 
各処理はONNXエクスポートしたものを同梱しています。

# Web Demo
エクスポートされたONNXを用いた推論デモは以下のページから確認できます。 
※Pythonの推論デモは後述
* https://kazuhito00.github.io/onnx-cv-graph/example_app.html

また、以下のリポジトリでonnx-cv-graphを用いたノードエディターによる画像処理が可能です。 作成したグラフを単一ONNXとしてエクスポートする機能も試験的に実装しています。
* リポジトリURL：https://github.com/Kazuhito00/onnx-cv-graph-node-editor
* Webデモ：https://kazuhito00.github.io/onnx-cv-graph-node-editor <img width="50%" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/c75f1cb7-8b6d-4165-a809-21e3d3de1b19" />

# Features
以下の特徴があります。
- 画像処理をONNXオペレータのみで実現
- 各処理はONNXファイルにエクスポートしてリポジトリに同梱
- 複数処理を直列に結合して一つのONNXファイルとして出力可能

# Purpose of This Repository
以下の検証を目的としています。
- ONNXオペレータのみで実現可能な画像処理の検証
- ONNX化によるクロスプラットフォーム・クロス言語での再現性確保
- ONNX RuntimeによるGPU/WebGL/TensorRT/DirectML等へのオフロード活用
- 複数画像処理を1つのONNXモデルに統合し、単一モデルとして配布

# Requirements
```
Python 3.10 or later

numpy          2.4.2     or later
onnx           1.20.1    or later
onnxruntime    1.24.2    or later
opencv-python  4.13.0.92 or later
pyvis          0.3.2     or later
pytest         9.0.2     or later
scipy          1.17.1    or later
```

# Installation

```bash
# リポジトリクローン
git clone https://github.com/Kazuhito00/onnx-cv-graph
cd onnx-cv-graph

# Python パッケージインストール
pip install -r requirements.txt
```

# ONNX Export

### ONNXエクスポート・テスト
すべてのONNXファイルをエクスポートする場合は以下のスクリプトを実行してください。 
テスト済みのONNXファイルはリポジトリに同梱しているため、推論だけ試す方は以下手順は不要です。
```bash
python src/export_all.py
python -m pytest tests/ -v
```

テスト方針は[TEST_DESIGN.md](TEST_DESIGN.md)を参照してください。

# Model List
実装済み・実装候補の画像処理は[MODELS.md](MODELS.md)に一覧化しています。

# Usage

### 実行例(Python)
グレースケール処理
```bash
python example_grayscale.py
```

ChainOpで単一ONNX化したグレースケール処理
```bash
python example_grayscale_chainop.py
```

### ONNX Runtime Webを用いたWebアプリデモ
```bash
python -m http.server 8080
# http://localhost:8080/example_app.html
```

# Project Structure

```text
README.md                # README（日本語）
README_EN.md             # README（英語）
MODELS.md                # 実装済み・実装候補 画像処理一覧
TEST_DESIGN.md           # テスト方針
requirements.txt         # Python依存パッケージ
example_app.html         # ONNX Runtime Webデモ
src/
  base.py                # OnnxGraphOp抽象クラス
  chain.py               # ChainOp（複数opの直列合成用クラス）
  export_all.py          # モデル一括エクスポート + models_meta.json生成
  onnx_cv_graph/         # 各グラフ実装
models/                  # ONNXファイル格納先
tests/                   # pytest用テストケース
assets/                  # サンプル画像・グラフ可視化HTML
```

# Author
高橋かずひと(https://x.com/KzhtTkhs)

# License
onnx-cv-graph is under [Apache-2.0 license](LICENSE).

# License(Image)
サンプルの画像は[ぱくたそ](https://www.pakutaso.com/)様の「[猫背が治った！](https://www.pakutaso.com/20260129013post-56289.html)」を使用しています。

onnx-cv-graph

onnx-cv-graph 최신버젼 다운로드

오늘의 추천 프로젝트

Was this content helpful?

Recent Feedback

onnx-cv-graph

onnx-cv-graph 최신버젼 다운로드

오늘의 추천 프로젝트

Was this content helpful?

Recent Feedback

Download README