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, ...
首先计算了像素点(i, j)在整个图像中的线性位置(i * W + j),然后乘以通道数(C)以找到该像素点第一个通道值的起始位置。最后,加上通道索引(k)来得到特定通道的内存偏移量。 与CHW格式相比,HWC格式更直观,因为它首先按照图像的二维空间布局(高度和宽度)来排列数据,然后再按照通道来组织。这也是许多图像处理库...
在C++中使用OpenCV将HWC(Height, Width, Channel)格式的图像数据转换为CHW(Channel, Height, Width)格式,可以通过以下步骤实现: 理解HWC和CHW格式的区别: HWC格式:图像数据按高度、宽度、通道的顺序存储,这是OpenCV默认读取图像的方式。 CHW格式:图像数据按通道、高度、宽度的顺序存储,这是深度学习模型常用的数据格式...
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==n...
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，那...
// 调整通道顺序,HWC->CHW const int size = resize_width * resize_height; std::vector<cv::Mat> input_channels; cv::split(float_image, input_channels); for (int c = 0; c < resize_image.channels(); ++c) { std::memcpy(input_blob + c * size, input_channels[c].data, ...
std::vector<cv::cuda::GpuMat>chw;for(size_t i =0, volImg = inputC*inputH*inputW, volChl = inputH*inputW; i < batchSize; i++) { std::vector<cv::cuda::GpuMat>chw { cv::cuda::GpuMat(inputH, inputW, CV_32F,&deviceDataBuffer[i*volImg +0*volChl]), ...
transpose(2, 0, 1) # BGR to CHW img_blob = img_blob.reshape((1, 3, model_height, model_width)) # Add batch dimension 3. 执行推理 使用加载的模型执行推理,获取输出结果。 exec_net = ie.load_network(network=dete_net, device_name='CPU') res = exec_net.infer(inputs={input_blob: ...
ToTensor() HWC-->CHW, [0,255]-->[0,1] numpy.adarray-->tensor ''' def __call__(self, sample): imidx, image, label =sample['imidx'], sample['image'], sample['label'] return {'imidx':torch.from_numpy(imidx), 'image': transforms.ToTensor()(image), 'label': transforms....
(bs, h - bs - gh), this->axis_color); int chw = 15, chh = 10; char text[16]; // 显示y轴最大值 if ( (this->y_max - y_ref) > 0.05 * (this->y_max - this->y_min) ) { snprintf(text, sizeof(text)-1, "%.3f", this->y_max); int baseline = 0;//--文字最...