cv::dnn::blobFromImage输入的参数详解
时间: 2023-08-13 13:06:09 浏览: 176
cv::dnn::blobFromImage 是 OpenCV 中用于将图像转换为网络输入 blob 的函数。它的参数如下所示:
1. image: 输入图像,可以是 cv::Mat 类型的图像数据。
2. scalefactor: 缩放因子,用于对图像进行缩放,默认为1.0。如果你想要对图像进行缩放,可以指定一个非1的值。
3. size: 输出 blob 的尺寸,可以是 cv::Size 类型的尺寸数据。
4. mean: 输入图像各通道的均值,用于对图像进行减均值操作。它可以是一个 cv::Scalar 类型的值,其中包含每个通道的均值。
5. swapRB: 是否交换红蓝通道,默认为 true。在某些情况下,图像的通道顺序可能需要交换。
6. crop: 是否进行裁剪,默认为 false。如果设置为 true,则会根据 size 参数裁剪图像。
7. ddepth: 输出 blob 的深度,默认为 CV_32F。
这些参数用于根据给定的图像生成网络需要的输入 blob,并返回生成的 blob。生成的 blob 可以用于输入到深度学习模型中进行推理或训练。
相关问题
cv::dnn::blobFromImage
cv::dnn::blobFromImage()是OpenCV中的一个函数,用于将图像转换为模型接受的格式。除了transpose之外,它还可以完成resize、swapRB、scale和crop等操作,因此在C++中进行图像预处理时是首选函数。这个函数在C++中非常方便,但如果需要在C中实现部署时,会遇到一些问题,因为numpy不能使用。在这种情况下,可以参考OpenCV的相关文档和教程,根据模型的要求使用其他方法将图像转换为所需的格式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [OpenCV 学习总结.番外篇:图像预处理接口 cv::dnn::blobFromImage()](https://blog.csdn.net/qq_41035283/article/details/119542530)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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cv::dnn::blobfromimage
b'cv::dnn::blobfromimage' 是一个 OpenCV 的深度学习模块中的函数,用于将图像转换成神经网络模型可以处理的 blob 格式。它将输入图像进行预处理,如大小调整、色彩空间转换、均值减法等,最终将处理后的图像转为 Caffe 或 TensorFlow 等神经网络框架所支持的 blob 格式。