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函数输出 函数返回4D矩阵(没有定义行/列值,因此这些值为-1)。 Mat [ -1*-1*CV_32FC1, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0xaa2fd0, dataAddr=0x18d93080 ] 对于返回值有疑问,参见opencv官方issues https://github.com/opencv/opencv/issues/12520 forward函数原型 Mat cv::dnn::Net...
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, mean, swapRB, crop) 其中: image:是我们想要发送给神经网络进行推理的输入图像。 scalefactor:图像缩放常数,很多时候我们需要把uint...
51CTO学堂为您提供OpenCV中的blobFromImage:让图像预处理变得简单有效深度学习OpenCV之DNN模块等各种IT领域实战培训课程视频及精品班培训课程
首先来介绍一下blobFromImages函数的参数 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:需要将图片整体减去的平均值,如果我们需要对RGB图片的三个通道分别减去不同的值,那么可以使用3组平均值,如果只使用一组,那么就默认对三个通道减去一样的值。减去平均值(mean):为了消除同一场景下不同光照的...
blobFromImage是 OpenCV 的深度神经网络(DNN)模块中的一个函数,它用于将图像转换为深度学习模型所需的输入格式,主要是对传入的图像进行的转换包括图像尺寸调整、均值减法、缩放等预处理步骤,以便图像数据能够适配深度学习模型的输入要求。 以下是blobFromImage函数的一些关键点: ...
在上述示例中,我们首先加载了预训练的目标检测模型,并使用cv2.dnn.blobFromImage方法将图像转换为输入格式。然后,将转换后的图像输入到模型中进行目标检测,并根据置信度阈值筛选出检测结果。最后,绘制目标边界框并显示处理后的帧。 总结 通过本文的介绍,你已经了解了目标检测与跟踪的基本概念、方法和实例。你学会了选择...
shape[1] # 人脸检测 blobImage = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0), False, False); net.setInput(blobImage) Out = net.forward() t, _ = net.getPerfProfile() label = 'Inference time: %.2f ms' % (t * 1000.0 / cv2.getTickFrequency()) cv2....
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) ...
Mat inputBlob=blobFromImage(input.getMat(ACCESS_READ)); gender_net.setInput(inputBlob,"data"); age_net.setInput(inputBlob,"data"); // 执行模型的前向运算,即模型推理 Mat gender_prob=gender_net.forward("prob"); Mat age_prob=age_net...