因此,在分离通道之后,我们还需要将通道数据展平(flatten),然后再使用hconcat进行拼接,实际的代码如下: cv::Mat hwc2chw(constcv::Mat&src_mat) { std::vector<cv::Mat> bgr_channels(3); cv::split(src_mat, bgr_channels);for(size_t i =0; i < bgr_channels.size(); i++) { bgr_channels[i...
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)...
1.1.1 BGR通道转RGB通道 cv::Mat rgb_img; cv::cvtColor(canvas_image, rgb_img, CV_BGR2RGB); 1. 2. 1.1.2 图片归一化 cv::Mat normal_img; rgb_img.convertTo(normal_img, CV_32FC3, 1.0f / 255.0); 1. 2. 1.1.3 HWC转CHW std::vector<cv::Mat> input_channels(3); cv::split(norm...
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
最后一种情况,三维数据在不同场景下需要转置为合适的次序,从而能够便于实现所需要的高效运算,这是用二维多通道Mat就不合适了。典型的场景就是高光谱数据处理。当需要针对各个通道平面进行平面空间运算的时候,希望的数据维度是CHW或CWH;当需要需要每个平面点的各个通道数据变换运算时,HWC或WHC则更为便利。
1.1.1 BGR通道转RGB通道 cv::Mat rgb_img; cv::cvtColor(canvas_image, rgb_img, CV_BGR2RGB); 1.1.2 图片归一化 cv::Mat normal_img; rgb_img.convertTo(normal_img, CV_32FC3, 1.0f / 255.0); 1.1.3 HWC转CHW std::vector<cv::Mat> input_channels(3); ...
cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(input_image, 1.0 / 255.0, input_image.size(), cv::Scalar(0, 0, 0), true, false, CV_32F); 将opencv默认的BGR,HWC图片数据转换为深度学习模型所需要的RGB,CHW数据,但是在编译的时候出现了以下错误, ...
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}...