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, ...
opencv hwc转chw 文心快码BaiduComate 在OpenCV中,HWC(高度×宽度×通道)和CHW(通道×高度×宽度)是两种常见的图像数据存储格式。在处理深度学习模型时,经常需要将HWC格式的图像数据转换为CHW格式。以下是实现这一转换的步骤及代码示例: 1. 理解HWC和CHW数据格式的区别 HWC格式:这是OpenCV读取图像时默认的格式,即...
OpenCV 和 TensorRT 之间的数据转换 HWC to CHW TensorRT做图像相关模型部署的时候,导入图片的数据存储往往是BHWC(Batch, Height, Width, Channel), 而TensorRT推理的时候是BCHW. OpenCV 和 TensorRT 之间的数据转换(BHWC to BCHW),一般是所有元素遍历赋值: cv::Mat origin_image = cv::imread("test.jpg",1)...
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中进行推理,如果不进行正常的转换,会导致推理的结果不正确。 1.1 自行进行转换 1.1.1 BGR通道转RGB通道 cv::Mat rgb_img; cv::cvtColor(ca...
做转换，可以得到nchw排布的mat。opencv2.x的话，似乎只能自己对Mat中的 void *data 做手动重排。另外...
Permute是正解
可以将HWC转变为CHW: img_rgb=img_rgb.transpose((2,0,1))# hwc --> chw cv2.imread()读取图片后以多维数组的形式保存图片信息。 type(img_rgb)numpy.ndarray 可以转变为torch.tensor,.float()表示转变为torch.float32 img_chw_tensor=torch.from_numpy(img_rgb).float() ...
image_blob=blob.transpose(2,0,1)# 矩阵转置 HWC → CHW print(image_blob.shape)# CHW # 在深度学习搭建CNN时,对图像要进行一个维度扩展,比如扩展成一个批次形式(batch_size, channels, height, width)。 image_blob=np.expand_dims(image_blob,axis=0)# 提升图片维度 NCHW ...
在Python中,将RGB顺序的图像转成BGR顺序,需要调整channel dimension的各颜色通道顺序。 方法1: img = cv2.imread("001.jpg") img_ = img[:,:,::-1].transpose((2,0,1)) ①在opencv里,图格式HWC,其余都是CHW,故transpose((2,0,1)) ② img[:,:,::-1]对应H、W、C,彩图是3通道,即C是3层。op...
cuda::GpuMat matScr(img) matSrc.upload(img); cuda::resise(matSrc, matSrc, Size(320,320),0,0, cv::INTER_LINEAR); matSrc.convertTo(matResizeCvt, CV_32FC3,1,0); cuda::cvtColor(matResizeCvt, matSrc,4,0);//BGR TO RGBcuda::split(matSrc, matChannel);//HWC TO CHW}...