cv::dnn::blobfromimage
时间: 2023-06-05 18:47:43 浏览: 81
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。
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输入的参数详解
cv::dnn::blobFromImage是OpenCV中的一个函数,用于将图像转换为深度学习模型输入的blob对象。它的函数原型如下:
```cpp
cv::Mat cv::dnn::blobFromImage(
InputArray image,
double scalefactor = 1.0,
const Size& size = Size(),
const Scalar& mean = Scalar(),
bool swapRB = true,
bool crop = false,
int ddepth = CV_32F
);
```
参数的详细解释如下:
- image:输入的图像,可以是cv::Mat对象、文件路径或者网络资源的URL。
- scalefactor:可选参数,图像缩放因子。将图像按比例缩放。默认为1.0,表示不进行缩放。
- size:可选参数,目标尺寸。指定将图像调整为的目标尺寸。默认为Size(),表示保持原始图像的尺寸。
- mean:可选参数,均值。用于将图像像素值减去的均值。默认为Scalar(),表示不进行均值减法。
- swapRB:可选参数,交换通道。指定是否交换图像的通道顺序。默认为true,表示交换R和B通道。
- crop:可选参数,裁剪。指定是否对图像进行裁剪。默认为false,表示不进行裁剪。
- ddepth:可选参数,深度。指定blob的深度类型。默认为CV_32F,表示32位浮点数。
这些参数的组合可以根据具体的深度学习模型和任务来进行调整,以适应不同的输入要求。