写一段纯数组实chw转hwc的c++代码

时间: 2023-08-03 15:06:37 浏览: 202
当然,以下是一个简单的 C++ 代码示例,用于实现从 CHW(Channel-Height-Width)到 HWC(Height-Width-Channel)的数组转换: ```cpp #include <iostream> #include <vector> // 定义一个简单的尺寸结构体 struct Size { int channels; int height; int width; }; std::vector<float> chw_to_hwc(const std::vector<float>& chw_data, const Size& size) { std::vector<float> hwc_data(size.channels * size.height * size.width); for (int c = 0; c < size.channels; ++c) { for (int h = 0; h < size.height; ++h) { for (int w = 0; w < size.width; ++w) { int chw_index = c * size.height * size.width + h * size.width + w; int hwc_index = h * size.width * size.channels + w * size.channels + c; hwc_data[hwc_index] = chw_data[chw_index]; } } } return hwc_data; } int main() { // 示例输入数据 std::vector<float> chw_data = {1, 2, 3, 4, 5, 6}; Size size = {2, 1, 3}; // channels=2, height=1, width=3 // 转换并打印结果 std::vector<float> hwc_data = chw_to_hwc(chw_data, size); for (float value : hwc_data) { std::cout << value << " "; } return 0; } ``` 这段代码中,`chw_to_hwc` 函数接受一个 CHW 格式的数组和尺寸信息,并返回对应的 HWC 格式的数组。算法使用嵌套的循环遍历原始数组,并根据索引关系将值复制到新的数组中。在 `main` 函数中,我们提供了一个示例输入和尺寸,并打印出转换后的结果。请根据实际需求调整输入数据和尺寸。
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import torch from djitellopy import Tello import cv2 import numpy as np import models from models import yolo def get_model(): # 假设 'yolov5s.yaml' 是 yolov5s 模型的定义文件的路径 model = models.yolo.Model('models/yolov5s.yaml') checkpoint = torch.load('weights/yolov5s.pt') model.load_state_dict(checkpoint['model']) model.eval() return model def preprocess_frame(img): img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.resize(img, (640, 640)) # 将图像大小调整为模型的输入大小 img = img / 255.0 # 将像素值归一化到 [0, 1] img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 将图像从 HWC 格式转换为 CHW 格式 img = torch.from_numpy(img).float() # 将 Numpy 数组转换为 PyTorch 张量 img = img.unsqueeze(0) # 增加一个批量维度 return img def process_frame(model, img): img_preprocessed = preprocess_frame(img) results = model(img_preprocessed) # 处理模型的输出 results = results[0].detach().cpu().numpy() # 将结果从 GPU 移动到 CPU 并转换为 Numpy 数组 for x1, y1, x2, y2, conf, cls in results: # 将坐标从 [0, 1] 范围转换回图像的像素坐标 x1, y1, x2, y2 = x1 * img.shape[1], y1 * img.shape[0], x2 * img.shape[1], y2 * img.shape[0] # 在图像上画出边界框 cv2.rectangle(img, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (255, 0, 0), 2) # 在边界框旁边显示类别和置信度 cv2.putText(img, f'{int(cls)} {conf:.2f}', (int(x1), int(y1) - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('Tello with YOLOv5', img) return cv2.waitKey(1) def main(): tello = Tello() tello.connect() tello.streamon() frame_read = tello.get_frame_read() model = get_model() frame_skip = 2 # 每两帧处理一次 counter = 0 while True: if counter % frame_skip == 0: # 只处理每两帧中的一帧 img = frame_read.frame process_frame(model, img) counter += 1 cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main() 修改这段代码

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = './archive_test.zip' infer_dst_path = './archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyDNN") model = MyDNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='./archive_test/alexandrite_18.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束")根据这一段代码续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面

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