ncnn::Mat 打印形状

你可以使用 `ncnn::Mat` 类的 `dims` 和 `shape` 成员函数来打印其形状。以下是一个示例代码：

#include <iostream>
#include "net.h"

int main()
{
    // 创建一个 ncnn::Mat 对象
    ncnn::Mat mat(3, 4, 5); // 尺寸为 3x4x5

    // 打印形状信息
    std::cout << "dims: " << mat.dims << std::endl;
    std::cout << "shape: ";
    for (int i = 0; i < mat.dims; i++)
    {
        std::cout << mat.shape[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

运行这段代码，你将会得到类似如下的输出：

dims: 3
shape: 3 4 5

这里的 `dims` 表示张量的维度数量，而 `shape` 则是一个数组，包含了每个维度的大小。在这个示例中，`mat` 的形状为 3x4x5。

相关问题

ncnn_processed_image.format = ncnn::DataFormat::f32; （ ncnn::Mat没有成员format）

看起来这里有一个错误的信息，因为 `ncnn::Mat` 类型并没有直接提供一个名为 `format` 的成员变量。`ncnn::DataFormat` 是 NCNN（Neural Computation Network）框架用于描述数据布局的一种枚举类型，比如常见的 `f32` 表示单精度浮点数（32位）。如果这句话是在尝试设定 `ncnn_processed_image` 的数据格式，那可能是想间接指定矩阵内数据的存储方式或数据类型的转化。

假设你想要确保 `ncnn_processed_image` 的数据是以单精度浮点数 (fp32) 存储，可能需要先检查原始 `processed_image` 的数据类型并转换，然后再创建 `ncnn::Mat`。例如，如果你已经确认 `processed_image` 是 `uchar4`（四个字节的无符号字符，通常用于表示像素的RGBA值），那么你需要将其转换为 fp32 格式，如下所示：

if (processed_image.type() == CV_8UC4) {
    cv::Mat temp(processed_image.size(), CV_32FC4);
    cv::cvtColor(processed_image, temp, cv::COLOR_RGBA2BGRA); // 将RGBA转换为BGRA，再转为fp32
    ncnn::Mat ncnn_temp(temp.size(), ncnn::DataType::f32);
    memcpy(ncnn_temp.data, temp.ptr<float>(), sizeof(float) * temp.total());
    ncnn_processed_image = ncnn_temp;
}

在这个例子中，`temp` 是临时 `cv::Mat` 用于转换数据，而 `ncnn_temp` 是最终的 NCNN 可接受的 `ncnn::Mat`。然后才设置了 `ncnn_processed_image` 作为 fp32 格式。

请注意，这里的代码并不是NCNN官方提供的，实际情况可能会依赖于NCNN的具体接口和库函数。

如何将ncnn::Mat 转成cv::mat

要将 `ncnn::Mat` 转换为 `cv::Mat`，可以使用以下方法：

// 假设你有一个 ncnn::Mat 对象名为 ncnn_mat
ncnn::Mat ncnn_mat = ...;

// 获取 ncnn::Mat 的宽度、高度和通道数
int width = ncnn_mat.w;
int height = ncnn_mat.h;
int channels = ncnn_mat.elempack;

// 创建一个与 ncnn::Mat 相同大小的 cv::Mat
cv::Mat cv_mat(height, width, CV_MAKETYPE(CV_8U, channels));

// 将数据从 ncnn::Mat 复制到 cv::Mat
memcpy(cv_mat.data, ncnn_mat.data, width * height * channels * sizeof(unsigned char));

// 如果 ncnn::Mat 是 BGR 格式，则需要进行通道重新排序
if (channels == 3 && ncnn_mat.elemsize == 1)
{
    cv::cvtColor(cv_mat, cv_mat, cv::COLOR_BGR2RGB);
}

// 现在你可以使用 cv::Mat 进行其他操作

上述代码中，我们首先创建了一个与 `ncnn::Mat` 相同大小的 `cv::Mat` 对象 `cv_mat`。然后，我们使用 `memcpy` 函数将数据从 `ncnn::Mat` 复制到 `cv::Mat` 中。如果 `ncnn::Mat` 是 BGR 格式，则需要使用 `cv::cvtColor` 函数将通道重新排序为 RGB 格式。

请注意，上述示例假设 `ncnn_mat` 的数据类型为 `unsigned char`，如果数据类型不同，请相应地调整复制和通道重新排序的代码。