ncnn::mat::from_pixels_resize 函数详解 1. 函数作用 ncnn::mat::from_pixels_resize 是ncnn 库中的一个函数,用于从像素数据中创建一个 ncnn::Mat 对象,并同时调整图像大小。这个函数在处理图像输入时非常有用,特别是当需要将图像调整到特定大小以符合模型输入要求时。 2. 输入参数 ncnn::mat::from_pix...
ncnn::Matinput=ncnn::Mat::from_pixels_resize(image,ncnn::Mat::PIXEL_BGR,width,height,target_width,target_height); 3. 执行推理 ncnn::Extractorex=net.create_extractor();ex.input("input",input);ncnn::Matoutput;ex.extract("output",output); 创建一个Extractor对象,通过input函数设置输入 Blob...
ncnn::Netsqueezenet;squeezenet.opt.use_vulkan_compute=true;if(squeezenet.load_param("squeezenet_v1.1.param"))exit(-1);if(squeezenet.load_model("squeezenet_v1.1.bin"))exit(-1);ncnn::Matin=ncnn::Mat::from_pixels_resize(bgr.data,ncnn::Mat::PIXEL_BGR,bgr.cols,bgr.rows,227,227);constf...
NCNN中每一层的数据被保存为自定义的Mat类型数据,它使用from_pixels_resize函数将OpenCV读取的Mat矩阵数据进行转换,由于计算使用了汇编,非常高效。网络定义为一个ncnn::Net类,格式与Caffe中的Net类非常相似,包含了layers和blobs成员变量,其中layers储存了每一层的信息,blobs储存了网络的中间数据。 在进行推理时,首先...
这里调用的是Mat::from_pixels()这个函数,它将我们Resize操作之后获得的像素图像数据(即float*数据)根据特定的输入类型赋值给ncnn::Mat。 接下来,我们讲讲substract_mean_normalize()这个函数,它实现了减均值和归一化操作,它的实现在:https://github.com/Tencent/ncnn/blob/master/src/mat.cpp#L34。具体来说,...
调用函数ncnn::Mat::from_pixels_resize时,增加了类型PIXEL_YUV420P2RGB和PIXEL_YUV420P2BGR,实际过程是调用了已有函数yuv420sp2rgb,增加了yuv420p2yuv420sp,将yuv420p转成yuv420sp。写了一个测试例子在examples目录下,叫yuv2rgbresize.cpp
这些操作的实现在https://github.com/Tencent/ncnn/blob/master/src/mat_pixel_resize.cpp#L27。然后经过Resize之后,需要将像素图像转换成ncnn::Mat。这里调用的是Mat::from_pixels()这个函数,它将我们Resize操作之后获得的像素图像数据(即float*数据)根据特定的输入类型赋值给ncnn::Mat。
参考项目,发现这个项目中多次使用到了ncnn::Mat::from_pixels这个函数 于是对这个函数的两个参数ncnn::Mat::PIXEL_BGR,ncnn::Mat...
yolov3.load_model("mobilenetv2_yolov3.bin");//read in imgncnn::Matin=ncnn::Mat::from_pixels_resize(bgr.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, bgr.cols, bgr.rows, target_size, target_size);//substract meanconstfloatmean_vals[3] = {127.5f,127.5f,127.5f};constfloatnorm_vals[3] = {0.007843...
yolov3.load_model("mobilenetv2_yolov3.bin");//read in imgncnn::Matin=ncnn::Mat::from_pixels_resize(bgr.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, bgr.cols, bgr.rows, target_size, target_size);//substract meanconstfloatmean_vals[3] = {127.5f,127.5f,127.5f};constfloatnorm_vals[3] = {0.007843...