cv2.imread chw格式
时间: 2023-07-30 09:05:11 浏览: 73
cv2.imread函数读取的图片格式是HWC(高度x宽度x通道数),而不是CHW(通道数x高度x宽度)。如果想要将读取到的图片转换为CHW格式,可以使用numpy.transpose函数,如下所示:
```
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg')
img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 将HWC转换为CHW格式
```
在这个例子中,np.transpose函数将原始图片的维度顺序由HWC转换为CHW,对应的轴为(2, 0, 1)。
相关问题
3.因为Opencv打开的图像形状是HWC,而卷积神经网络输入数据形状是 NCHW 完成以下操作: 换轴HWC-->CHW 增加一个维度 (1, C,H,W)
你可以使用NumPy库来完成这些操作。下面是Python编写的代码示例:
```
import numpy as np
def reshape_image(image # 转换为CHW格式
chw_image = np.transpose(image, (2, 0, 1))
# 增加一个维度
reshaped_image = np.expand_dims(chw_image, axis=0)
return reshaped_image
# 加载图像
resized_face_img = cv2.imread("resized_face_img.jpg")
# 转换图像形状
reshaped_img = reshape_image(resized_face_img)
print(reshaped_img.shape) # 输出调整后的图像形状
```
在上述代码中,`reshape_image`函数接受图像作为输入,并使用`np.transpose`函数将轴顺序从HWC转换为CHW格式。然后,使用`np.expand_dims`函数在第0个位置上添加一个新的维度。最后,返回调整后的图像。
请注意,这里没有指定具体的通道数C,因为它会根据输入图像自动确定。你可以根据自己的需求修改代码,并将图像文件名替换为你自己的文件路径。
此时,`reshaped_img`的形状将为(1, C, H, W),其中1表示批量大小,C表示通道数,H和W表示图像的高度和宽度。
paddleOCR可以识别numpy数组格式的图片吗?
可以,PaddleOCR支持输入numpy数组格式的图片。你可以将图片文件读取成numpy数组,然后将其作为PaddleOCR输入的图像数据。下面是一个示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
import paddleocr
# 读取图片文件为numpy数组
img = cv2.imread('example.jpg')
# 调整图片大小
img = cv2.resize(img, (640, 480))
# 将numpy数组转换为PaddleOCR需要的格式
img = img[:, :, ::-1] # BGR转RGB
img = img.astype('float32') / 255.0 # 归一化到[0,1]
img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # HWC转CHW
# 初始化PaddleOCR
ocr = paddleocr.OCR()
# 进行文字识别
result = ocr.ocr(img)
# 打印识别结果
print(result)
```
在上面的代码中,我们首先使用OpenCV读取图片文件为numpy数组,然后将其转换为PaddleOCR需要的格式。最后,我们使用PaddleOCR进行文字识别,并打印识别结果。需要注意的是,PaddleOCR默认使用CPU进行计算,如果你希望使用GPU进行计算,可以在初始化OCR对象时传入`use_gpu=True`参数。