在C++中使用OpenCV将HWC格式的图像数据转换为CHW格式,可以按照以下步骤进行: 理解HWC和CHW的数据格式: HWC(Height, Width, Channel):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(Channel, Height, Width):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。 编写...
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, ...
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);if(!origin_image.data) { cerr<<"Error : ...
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...
[::-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)...
in_frame = in_frame.reshape((n, c, h, w)) exec_net.start_async(request_id=next_request_id, inputs={input_blob: in_frame}) else: in_frame = cv2.resize(frame, (w, h)) in_frame = in_frame.transpose((2, 0, 1)) # Change data layout from HWC to CHW ...
[::-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)...
[::-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)...
3.opencv读入图片默认为HWC img_rgb.shape(800,600,3) 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 ...
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}...