1. opencv的读取格式 众所周知,opencv读取图片后,在内存中数据是以HWC的顺序进行排列的,但是在深度学习模型中,一般需要将其转为CHW格式(准确来说是NCHW)再进行推断。 在python中,opencv读取后的数据类型是numpy的ndarray,这个时候只要调用numpy的transpose方法就可以解决了: img_np_t = img_np.transpose(2, 0, ...
一. IplImage结构体构成 IplImage比CvMat要复杂一些,结构体组成如下: typedef struct _IplImage { int nSize; /* IplImage大小 */ int ID; /* 版本 (=0)*/ int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */ int depth; /* 像素的位深度: ...
拿 opencv 来说，它的主要图像数据结构 cv::Mat 就是 CHW 的。这应该很好理解，如果是 RGB 的图像...
首先,OpenCV读取图片默认使用的是BGR通道排列方式,而深度学习模型一般使用RGB通道排列的方式; 其次,深度学习模型一般会使用归一化之后的数据格式; 然后,深度学习模型一般使用CHW的格式输入,C代表通道,H代表高度,W代表宽度,而OpenCV默认使用HWC的格式; 上述的一些不同需要经过正常的转换才可以将图片数据输入到深度学习模型...
4. 把图像数据的通道顺序由HWC调整为CHW; 以部署YOLOv6模型为例,在CPU上做图像预处理的的代码如下: boolImagePreProcessCpu(constcv::Mat&input_image,constintresize_width,constintresize_height,constdoublealpha,constdoublebeta,float*constinput_blob){if(input_image.empty()){returnfalse;}if(input_blob==...
默认情况下,ToTensor()会将PIL.Image或numpy.ndarray转换为torch.FloatTensor,并且通道顺序为CHW(通道、高度、宽度),范围在[0.0, 1.0]之间。如果你的图像数据是BGR顺序的,你可能需要在ToTensor()之前使用transforms.functional.to_rgb()来转换。 总结 了解这些库之间的通道顺序差异对于避免在图像处理和深度学习中出现...
// example 2 float* deviceDataBuffer = static_cast<float*>(buffers.getDeviceBuffer(mParams.inputTensorNames[0])); std::vector<cv::cuda::GpuMat>chw;for(size_t i =0, volImg = inputC*inputH*inputW, volChl = inputH*inputW; i < batchSize; i++) { ...
opencv2.x的话，似乎只能自己对Mat中的 void *data 做手动重排。另外cv::dnn下面还有一个permute ...
OpenCV编码CHW(通道,高度,宽度)格式图像失败 、 我使用的是OpenCV python,最初的映像是HWC (默认情况下),我使用 img = cv2.imread(image_path) image_bytes = cv2.imencode(".jpg", img)[1] 它工作得很好,img变量是具有HWC(高度、宽度、通道)格式的ndarray,形状为224、224、3。然后,我将图像转换成CHW(...
image.transpose((2,0,1)) work! 用reshape()方法匹配AI模型输入要求的维度 匹配AI模型输入要求的数据维度 OpenCV的默认颜色顺序是BGR,用cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)转换颜色通道顺序 改变颜色通道顺序 HWC vs CHW 图像数据通道格式:NCHW和NHWC的区别...