基于C++的imwrite

时间: 2024-05-10 10:17:20 浏览: 94
imwrite是OpenCV库中用于将图像保存为文件的函数,可以用于C++,以下是一个基本的使用示例: ```c++ #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat image = imread("path/to/image.jpg"); if(image.empty()) { std::cout << "Failed to read image file." << std::endl; return -1; } bool success = imwrite("path/to/output.jpg", image); if(!success) { std::cout << "Failed to save image file." << std::endl; return -1; } return 0; } ``` 在以上示例中,首先使用imread函数读取图像文件,然后使用imwrite函数将图像保存到指定路径下。如果imread函数失败,返回的图像为空,需要做错误处理。如果imwrite函数失败,会返回false,也需要做错误处理。
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基于C++的TNN分割代码

以下是一个基于C++的TNN分割代码的示例: ``` #include <tnn/core/macro.h> #include <tnn/utils/blob_converter.h> #include <tnn/utils/dims_utils.h> #include <tnn/utils/omp_utils.h> #include <tnn/utils/cpu_utils.h> #include <tnn/device/cpu/cpu_device.h> #include <tnn/interpreter/default_model_interpreter.h> #include <tnn/interpreter/layer_resource_generator.h> #include <tnn/network/tensorrt/tensorrt_network.h> #include <tnn/utils/string_utils_inner.h> #include <tnn/utils/string_utils.h> #include <tnn/utils/mat_utils.h> #include <string> #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace TNN_NS; using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { if (argc != 3) { std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " proto_file model_file" << std::endl; return 1; } // create network auto proto_content = fdLoadFile(argv[1]); auto model_content = fdLoadFile(argv[2]); auto interpreter = std::make_shared<DefaultModelInterpreter>(); auto network = interpreter->CreateNetwork(proto_content, model_content); CHECK_TNN_OK(network->SetCpuNumThreads(4)); CHECK_TNN_OK(network->SetDeviceType(DeviceType::DEVICE_ARM)); // get input info auto input_info_map = network->GetInputInfo(); auto input_name = input_info_map.begin()->first; auto input_info = input_info_map.begin()->second; auto input_dims = input_info->shape; // prepare input blob auto input_data_type = input_info->data_type; auto input_blob = std::make_shared<Blob>(input_data_type, input_dims); auto input_mat = cv::imread("input.jpg"); auto input_mat_resize = Mat(input_dims[2], input_dims[3], CV_32FC3); cv::resize(input_mat, input_mat_resize, input_mat_resize.size(), 0, 0, cv::INTER_LINEAR); auto input_data = input_blob->GetHandle().base; ConvertFromMat(input_mat_resize, input_data, input_dims); // forward std::vector<std::shared_ptr<Blob>> input_blobs = {input_blob}; auto status = network->Forward(input_blobs); if (status != TNN_OK) { std::cerr << "Forward Failed: " << TNN_NS::StatusUtils::StatusDescription(status) << std::endl; return 2; } // get output info auto output_info_map = network->GetOutputInfo(); auto output_name = output_info_map.begin()->first; auto output_info = output_info_map.begin()->second; auto output_dims = output_info->shape; // prepare output blob auto output_data_type = output_info->data_type; auto output_blob = std::make_shared<Blob>(output_data_type, output_dims); auto output_data = output_blob->GetHandle().base; // get output blob data auto output_size = DimsVectorUtils::Count(output_dims); auto output_data_size = DataTypeUtils::GetBytesSize(output_data_type) * output_size; std::memcpy(output_data, output_info->resource->data, output_data_size); // postprocess std::vector<float> output_data_vec(output_size); ConvertFromRawData(output_data, output_data_vec.data(), output_data_type, output_size); auto output_mat = Mat(output_dims[2], output_dims[3], CV_32FC1, output_data_vec.data()); cv::threshold(output_mat, output_mat, 0.5, 255, cv::THRESH_BINARY); // save output imwrite("output.jpg", output_mat); return 0; } ``` 该示例中,使用一个给定的TNN模型进行图像分割。需要提供模型的 `.tnnproto` 和 `.tnnmodel` 文件。然后使用 OpenCV 加载输入图像,将其转换为输入 Blob,并在网络上执行正向传递。最后,将输出 Blob 转换为 OpenCV Mat,进行二值化并保存为输出图像。

linux环境下 基于C++的TNN分割代码,并将分割结果保持成图片

以下是基于C++的TNN分割代码,并将分割结果保存为图片: ```cpp #include "tnn/core/common.hpp" #include "tnn/core/context.hpp" #include "tnn/core/profile.h" #include "tnn/device/cpu/cpu_device.h" #include "tnn/device/cpu/cpu_context.h" #include "tnn/utils/blob_converter.h" #include "tnn/utils/dims_vector_utils.h" #include "tnn/utils/naive_compute.h" #include "tnn/utils/omp_utils.h" #include "tnn/utils/cpu_utils.h" #include "tnn/utils/omp_utils.h" #include "tnn/network/tensorrt/tensorrt_network.h" #include "tnn/network/tensorrt/tensorrt_common.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace TNN_NS; int main(int argc, char** argv) { // 定义输入图像大小 int input_width = 224; int input_height = 224; // 创建网络实例 auto proto_content = fdLoadFile("model.tnnproto"); auto model_content = fdLoadFile("model.tnnmodel"); auto network = std::make_shared<TensorRTNetwork>(); auto status = network->LoadFromBuffer(proto_content, model_content); CHECK_TNN_OK(status); // 获取输入输出节点 auto input_name = "input"; auto output_name = "output"; auto input_dims = network->GetInputShape(input_name); auto output_dims = network->GetOutputShape(output_name); // 创建输入输出blob std::shared_ptr<RawBuffer> input_buffer(new RawBuffer(input_dims[1] * input_dims[2] * input_dims[3] * sizeof(float))); std::shared_ptr<Mat> input_mat = std::make_shared<Mat>(input_dims, input_buffer); std::shared_ptr<RawBuffer> output_buffer(new RawBuffer(output_dims[1] * output_dims[2] * output_dims[3] * sizeof(float))); std::shared_ptr<Mat> output_mat = std::make_shared<Mat>(output_dims, output_buffer); // 创建CPU设备和上下文 std::shared_ptr<CpuDevice> cpu_device(new CpuDevice(DEVICE_NAIVE)); CpuContext cpu_context; cpu_context.device = cpu_device.get(); // 初始化输入数据 MatUtils::InitRandom(*input_mat); auto input_data = input_mat->GetData(); // 执行推理 status = network->Forward({ input_mat }, { output_mat }, &cpu_context); CHECK_TNN_OK(status); // 输出结果 auto output_data = output_mat->GetData(); cv::Mat seg_map(output_dims[2], output_dims[3], CV_32FC1, output_data); cv::Mat seg_map_8u; seg_map.convertTo(seg_map_8u, CV_8UC1, 255.0); // 保存结果为图片 cv::imwrite("seg_result.png", seg_map_8u); return 0; } ``` 注意需要替换 `model.tnnproto` 和 `model.tnnmodel` 为你自己的模型文件路径,以及根据你的模型定义输入和输出节点的名称。此外,需要安装 OpenCV 库来读写图片。
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