写一段纯数组实chw转hwc的c++代码

时间: 2023-08-03 10:06:37 浏览: 169
CPP

用c++实现hough变换

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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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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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