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, ...
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,即图像数据首先按照高度(H)进行排列,然后是...
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)...
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...
(resize_width,resize_height));// 像素值归一化cv::Matfloat_image;resize_image.convertTo(float_image,CV_32FC3,alpha,beta);// 调整通道顺序,HWC->CHWconstintsize=resize_width*resize_height;std::vector<cv::Mat>input_channels;cv::split(float_image,input_channels);for(intc=0;c<resize_image....
[::-1]# HWC to CHW, BGR to RGBim=np.ascontiguousarray(im)im=torch.from_numpy(im).to(device)im=im.half()ifself.halfelseim.float()# uint8 to fp16/32im/=255# 0 - 255 to 0.0 - 1.0iflen(im.shape)==3:im=im[None]# expand for batch dimpred=self.model(im,augment=augment)...
img = np.array(img).astype('float32').transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img -= 127.5 img *= 0.007843 img = img[np.newaxis, :] return origin,img # 预测 def predict(image, predictor, input_image_size): #输入数据处理 input_tensor = predictor.get_input(0) ...
如果是opencv3.x或者4.x的话，可以直接使用 Mat cv::dnn::blobFromImage(InputArrayimage,double scale...
[::-1]# HWC to CHW, BGR to RGBim=np.ascontiguousarray(im)im=torch.from_numpy(im).to(device)im=im.half()ifself.halfelseim.float()# uint8 to fp16/32im/=255# 0 - 255 to 0.0 - 1.0iflen(im.shape)==3:im=im[None]# expand for batch dimpred=self.model(im,augment=augment)...
前几天聊天的时候,有人疑问无法实现这种转换,因为原先实践过的缘故,就把解决方案写下 int Detect::dataProcess(unsigned char *img_ptr, int h, int w){ img = cv::Mat(h, w, CV_8UC3, img_ptr); cuda::