resize_img.convertTo(resize_img, CV_32F,1.0/255);//divided by 255resize_img -=0.5f;//meanresize_img /=0.5f;//stdcv::Mat channels[3];//借用来进行HWC->CHWcv::split(resize_img, channels); std::vector<float>inputTensorValues;for(inti =0; i < resize_img.channels(); i++)//BGR2...
首先确定配置了python的运行环境,引入需要使用的依赖包pip install opencv-python描述一下人脸追踪功能的实现过程:加载人脸检测器:使用OpenCV的Haar Cascade分类器或DNN模块加载预训练的人脸检测模型,这里我们使用Haar Cascade分类器读取视频或摄像头:使用OpenCV的VideoCapture类读取视频文件或摄像头流。人脸检测:在每一帧中运...
2 图像数组维度顺序 HWC to CHW H指高度(height,图像垂直边长),W指宽度(width,图像水平边长),C指颜色通道(channel)。 对于CPU处理而言,顺序一般是HWC,但对于GPU处理而言,这个顺序需要是CHW(由于cuDNN的原因,貌似这样的顺序能处理得更快)。而caffe2倾向使用CHW的顺序。在Python中,将HWC顺序的图像转换成CWH顺序,...
(2, 0, 1) # BGR to RGB, HWC to CHW img = np.expand_dims(img, 0).astype(np.float32) # 将形状转换为 channel first (1, 3, 640, 640),即扩展第一维为 batchsize img = np.ascontiguousarray(img) / 255.0 # 转换为内存连续存储的数组 img ...
本小节介绍分别使用opencv和pillow实现文件格式跟base64字节流的转换。 3.1.1 文件转base64 先读入图片,然后使用base64进行编码,代码如下 # file to base64 deffile2base64(image_path): f =open(image_path,'rb') base64_encode = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8') ...
(2, 0, 1)) # Change data layout from HWC to CHW # Start sync inference infer_start = time.clock() res = exec_net.infer(inputs={input_blob: image}) log.info("inference in synchronous mode FPS {}".format(1 / (time.clock() - infer_start))) res = res[...
def infer_image(self, img, threshold=0.3, channel_order='HWC', color_format='BGR', data_type='numpy'): """ Args: img: np.ndarray or bytes threshold: float only return result with confidence larger than threshold channel_order: string channel order HWC or CHW color_format: string color...
(h, w), resample=Image.BILINEAR) # Normalize to keep data between 0 - 1 processedImg = (np.array(processedImg) - 0) / 255.0 # Change data layout from HWC to CHW processedImg = processedImg.transpose((2, 0, 1)) processedImg = processedImg.reshape((n, c, h...
使用Cython加速YOLO预处理 | #分享一个硬核知识如果是基于Python实现的YOLO预处理,可以通过Cython融合色彩变化,HWC转CHW,归一化来获得比numpy+opencv更好的性能 ,在单线程下还有几个可优化的点:1. 将3维下标映射到1维下标2. 将for改写成while循环展开3. 使用SIMD指令 ...
// OpenCV 默认 HWC 格式,需要转换为 CHW float[] chwData = new float[data.length]; int index = 0; for (int c = 0; c < 3; c++) { for (int h = 0; h < height; h++) { for (int w = 0; w < width; w++) { chwData[index++] = data[(h * width + w) * 3 + c];...