不使用pytorch怎么实现
时间: 2023-12-09 20:04:36 浏览: 31
如果不使用 PyTorch,可以使用标准 C++ 库和 OpenCV 库来实现。以下是使用 C++ 和 OpenCV 实现的代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
// 读取二进制文件
ifstream fin("permute_1_0.raw", ios::in | ios::binary);
if (!fin) {
cerr << "Failed to open file." << endl;
return -1;
}
// 读取数据到数组
const int channels = 2;
const int height = 480;
const int width = 480;
float data[channels * height * width];
fin.read(reinterpret_cast<char*>(data), channels * height * width * sizeof(float));
fin.close();
// 将数组转为 OpenCV Mat 对象
Mat img(channels, cv::Size(width, height), CV_32F, data);
// 求取每个像素在两个通道中的最大值
Mat max_index(height, width, CV_32FC1);
for (int i = 0; i < height; ++i) {
for (int j = 0; j < width; ++j) {
float max_value = -1.0f;
int max_idx = 0;
for (int c = 0; c < channels; ++c) {
float value = img.at<float>(c, i, j);
if (value > max_value) {
max_value = value;
max_idx = c;
}
}
max_index.at<float>(i, j) = static_cast<float>(max_idx);
}
}
// 转换为灰度图像并二值化
Mat index;
max_index.convertTo(index, CV_8UC1);
threshold(index, index, 0, 255, THRESH_BINARY);
// 处理结果并显示
imshow("out", index);
waitKey(0);
return 0;
}
```
需要注意的是,本例中使用了 OpenCV 库来实现。在编译时需要添加相应的头文件和库文件,并确保环境配置正确。