net.setInput(cv.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (inWidth, inHeight), (127.5, 127.5, 127.5), swapRB=True, crop=False))在干嘛?
时间: 2024-05-31 11:10:26 浏览: 8
这行代码是在使用 OpenCV 的深度学习模块中的神经网络模型进行对象检测时进行输入数据的预处理。具体来说,它的作用是将视频帧(frame)转换成模型所需要的输入格式,包括:
1. 将图像缩放到指定大小(inWidth, inHeight);
2. 将像素值减去均值(这里是(127.5, 127.5, 127.5))进行归一化;
3. 将 BGR 通道顺序转换为 RGB 通道顺序(swapRB=True);
4. 不进行图像裁剪(crop=False)。
最终,这个函数返回一个 Blob 对象,它是一种特殊的多维数组,可以作为模型的输入数据。
相关问题
net.setInput(cv.dnn.blobFromImage(frame, 1.0, (inWidth, inHeight), (127.5, 127.5, 127.5), swapRB=True, crop=False))
这是一个使用 OpenCV 的深度学习模块中的函数,用于将图像转换为神经网络的输入。它将图像转换为一个 blob 对象,并设置其输入。其中,frame 是输入的图像,inWidth 和 inHeight 是神经网络的输入尺寸,(127.5, 127.5, 127.5) 是均值,swapRB=True 表示交换红色和蓝色通道,crop=False 表示不进行裁剪。
print("[INFO] colorizing image...") net.setInput(cv2.dnn.blobFromImage(L)) ab = net.forward()[0, :, :, :].transpose((1, 2, 0))
这段代码的作用是使用深度学习模型对一张图片进行着色。具体来说,代码中的net是一个深度学习模型,L是一张灰度图像。首先,使用cv2.dnn.blobFromImage()函数将L转换为深度学习模型可以接受的输入格式。然后,将转换后的输入传给模型的输入层,使用net.forward()函数进行前向推理,得到模型的输出。最后,将输出进行后处理,得到着色后的彩色图像ab。
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