cv::dnn::blobFromImage()是 OpenCV 的 DNN 模块中的一个函数,用于将输入图像转换为深度学习模型可接受的输入格式(称为“blob”)。它通常在使用预训练的深度学习模型进行推理时,用于图像预处理,将图像格式转换为模型所需的四维张量格式。 1. 函数定义 cv::Mat cv::dnn::blobFromImage( InputArray image,// 输...
blobFromImage函数原型 1.blobFromImage(InputArray image, 2.double scalefactor=1.0, 3.const Size& size = Size(), 4.const Scalar& mean = Scalar(), 5.bool swapRB = false, 6.bool crop = false, 7.int ddepth = CV_32F) image:这个就是我们将要输入神经网络进行处理或者分类的图片。 mean:需要...
现在,我们准备构建网络图并加载权重,这可以通过OpenCV的dnn.readNe函数。 net= cv.dnn.readNet(args.prototxt, args.caffemodel) 现在,下一步是批量加载图像,并通过网络运行它们。为此,我们使用cv2.dnn.blobFromImage方法。该方法从输入图像中创建四维blob。 blob= cv.dnn.blobFromImage(image,scalefactor,size, mea...
现在,我们准备构建网络图并加载权重,这可以通过OpenCV的dnn.readNe函数。 net = cv.dnn.readNet(args.prototxt, args.caffemodel) 现在,下一步是批量加载图像,并通过网络运行它们。为此,我们使用cv2.dnn.blobFromImage方法。该方法从输入图像中创建四维blob。 blob = c...
现在,我们准备构建网络图并加载权重,这可以通过OpenCV的dnn.readNe函数。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 net=cv.dnn.readNet(args.prototxt,args.caffemodel) 现在,下一步是批量加载图像,并通过网络运行它们。为此,我们使用cv2.dnn.blobFromImage方法。该方法从输入图像中创建四维blob。
2.1.dnn.blobFromImage 作用:根据输入图像,创建维度N(图片的个数),通道数C,高H和宽W次序的blobs 原型: blobFromImage(image, scalefactor=None, size=None, mean=None, swapRB=None, crop=None, ddepth=None): 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 参数: ...
blobFromImage()函数会对图像进行一系列的预处理,包括调整大小、减均值、交换红蓝颜色通道等,最终返回一个一维数组(N、C、H、W)。其中,N代表批大小,实时应用中通常为1,即一次处理一帧图像数据;C代表图像通道数,一般为3,即R、G、B三种颜色;H、W分别代表图像的高度和宽度。 9-10 图像处理循环(设置网络输入) ...
之后我们使用blobFromImage()改变图像的大小,然后令R,G,B三个通道分别减去均值 减均值的目的是去除光照对结果的影响 blobFromImage()的参数为 resized 要改变的图像 1 缩放系数,我们当前用的时1,所以不变 (224,224) 图像大小 (104,117,123) 图像三通道均值,我们用的网络叫Imagenet,这三个均值是Imagenet提供的...
为了获得最佳精度,必须分别对蓝色、绿色和红色通道执行 (104, 177, 123) 通道均值减法,并将图像调整为 300 x 300 的 BGR 图像,在 OpenCV 中可以通过使用 cv2.dnn.blobFromImage() 函数进行此预处理: blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (300, 300), [104., 117., 123.], False, False) 下一...
blobImage=cv.dnn.blobFromImage(frame,1.0,(300,300),(104.0,177.0,123.0),False,False); net.setInput(blobImage) cvOut=net.forward #Putefficiencyinformation. t,_=net.getPerfProfile label='Inferencetime:%.2fms'%(t*1000.0/cv.getTickFrequency) ...