基于TNN的c++分类网络代码，输入是随便大小图片，但分类网络的输入大小是固定的

对于输入大小不确定的图片，我们可以通过调整图片的大小或进行裁剪来满足分类网络的输入大小要求。具体实现方式如下：

1. 调整图片大小：可以使用图像处理库（如OpenCV）中的resize函数将图片缩放到分类网络需要的大小。

示例代码：

cv::Mat input_image = cv::imread("input_image.jpg");
cv::Mat resized_image;
cv::Size input_size(224, 224); // 分类网络需要的输入大小为224x224
cv::resize(input_image, resized_image, input_size);

2. 进行裁剪：可以使用图像处理库（如OpenCV）中的crop函数对图片进行裁剪，以满足分类网络的输入大小要求。

示例代码：

cv::Mat input_image = cv::imread("input_image.jpg");
cv::Rect crop_region(0, 0, 224, 224); // 分类网络需要的输入大小为224x224
cv::Mat cropped_image = input_image(crop_region);

以上两种方法可以根据具体情况选择，例如可以先进行缩放，再进行裁剪，以确保输入图片的大小符合分类网络的要求。

相关问题

基于TNN的c++分类网络代码，输入是随便大小图片

对于输入大小不确定的图片，我们可以在分类网络中使用自适应池化层（adaptive pooling layer）来动态调整输入图片的大小，以满足分类网络的输入大小要求。具体实现方式如下：

1. 在网络定义中添加自适应池化层，例如：

tnn::Net net;
net.AddLayer(tnn::CreateLayer("Input", "", input_dims));
net.AddLayer(tnn::CreateLayer("Conv", "Conv", conv_params));
net.AddLayer(tnn::CreateLayer("ReLU", "ReLU", relu_params));
net.AddLayer(tnn::CreateLayer("AdaptivePooling", "AdaptivePooling", adaptive_pooling_params));
net.AddLayer(tnn::CreateLayer("Flatten", "Flatten", flatten_params));
net.AddLayer(tnn::CreateLayer("InnerProduct", "InnerProduct", inner_product_params));
net.AddLayer(tnn::CreateLayer("Softmax", "Softmax", softmax_params));

其中，adaptive_pooling_params是自适应池化层的参数，可以通过以下代码设置：

tnn::LayerParam adaptive_pooling_params;
adaptive_pooling_params.name = "AdaptivePooling";
adaptive_pooling_params.type = TNN_LAYER_ADAPTIVE_POOLING;
tnn::AdaptivePoolingLayerParam* adaptive_pooling_param = new tnn::AdaptivePoolingLayerParam();
adaptive_pooling_param->pool_type = tnn::POOLING_TYPE_AVE;
adaptive_pooling_param->output_shape.push_back(7); // 自适应池化层输出高度
adaptive_pooling_param->output_shape.push_back(7); // 自适应池化层输出宽度
adaptive_pooling_params.param = std::shared_ptr<tnn::LayerParam>(adaptive_pooling_param);

2. 在图像预处理中进行裁剪，以保证输入图片的长宽比与自适应池化层输出的长宽比一致，例如：

cv::Mat input_image = cv::imread("input_image.jpg");
cv::Mat resized_image;
cv::Size input_size(256, 256); // 先将图片缩放到较大的尺寸
cv::resize(input_image, resized_image, input_size);

float input_scale = 1.0 / 255; // 图像数据缩放比例
float input_mean[] = {0.485, 0.456, 0.406}; // 图像数据均值
float input_std[] = {0.229, 0.224, 0.225}; // 图像数据标准差

int input_height = resized_image.rows;
int input_width = resized_image.cols;
float input_ratio = (float)input_width / (float)input_height;
float output_ratio = (float)7 / (float)7; // 自适应池化层输出的长宽比为1:1
int crop_width, crop_height;
if (input_ratio > output_ratio) {
    crop_width = input_height * output_ratio;
    crop_height = input_height;
} else {
    crop_width = input_width;
    crop_height = input_width / output_ratio;
}
int x = (input_width - crop_width) / 2;
int y = (input_height - crop_height) / 2;
cv::Rect crop_region(x, y, crop_width, crop_height);
cv::Mat cropped_image = resized_image(crop_region);

// 将裁剪后的图片转换为TNNTensor格式
std::vector<int> input_dims = {1, 3, 7, 7}; // 输入维度为1x3x7x7
tnn::Mat input_mat(TNN_CPU, tnn::N8UC3, input_dims, cropped_image.data);
input_mat.ScaleMat(0, input_scale); // 缩放图像数据
input_mat.MeanMat(0, input_mean); // 减去均值
input_mat.DivMat(0, input_std); // 除以标准差
std::shared_ptr<tnn::Mat> input_mat_ptr = std::make_shared<tnn::Mat>(input_mat);

以上代码中，我们先将输入图片缩放到较大的尺寸，再根据自适应池化层的输出大小计算出需要裁剪的区域，并将图片裁剪成正确的大小。然后，我们将裁剪后的图片转换为TNNTensor格式，并进行图像预处理（缩放、减均值、除标准差），最后将TNNTensor作为输入传入分类网络即可。

tnn c++分类网络代码

以下是一个简单的 C++ 实现 TNN 分类网络的示例代码：

#include <tnn/core/macro.h>
#include <tnn/core/common.h>
#include <tnn/core/tnn.h>
#include <tnn/utils/dims_vector_utils.h>
#include <tnn/utils/blob_converter.h>
#include <tnn/utils/mat_converter.h>
#include <tnn/utils/string_utils_inner.h>

int main(int argc, char** argv) {
    // 初始化 TNN
    TNN_NS::TNN tnn;
    TNN_NS::Status status = tnn.Init();

    // 创建网络实例
    TNN_NS::ModelConfig config;
    config.model_type = TNN_NS::MODEL_TYPE_TNN;
    config.params.push_back("path/to/model.tnnproto");
    config.params.push_back("path/to/model.tnnmodel");
    TNN_NS::Network network;
    status = tnn.CreateNetwork(network, config);

    // 创建输入 Blob
    TNN_NS::BlobDesc input_desc;
    input_desc.dims.push_back(1); // batch
    input_desc.dims.push_back(3); // channels
    input_desc.dims.push_back(224); // height
    input_desc.dims.push_back(224); // width
    input_desc.device_type = TNN_NS::DEVICE_ARM; // 使用 CPU
    input_desc.data_type = TNN_NS::DATA_TYPE_FLOAT; // 数据类型为浮点数
    std::shared_ptr<TNN_NS::Blob> input_blob = TNN_NS::BlobFactory::CreateBlob(input_desc);

    // 创建输出 Blob
    TNN_NS::BlobDesc output_desc;
    output_desc.dims.push_back(1); // batch
    output_desc.dims.push_back(1000); // 类别数
    output_desc.device_type = TNN_NS::DEVICE_ARM; // 使用 CPU
    output_desc.data_type = TNN_NS::DATA_TYPE_FLOAT; // 数据类型为浮点数
    std::shared_ptr<TNN_NS::Blob> output_blob = TNN_NS::BlobFactory::CreateBlob(output_desc);

    // 加载图片并转换为 Blob
    TNN_NS::MatConverter mat_converter(input_blob);
    TNN_NS::Mat image = mat_converter.Load("path/to/image.jpg");
    if (image.empty()) {
        printf("load image failed\n");
        return -1;
    }
    mat_converter.Convert(image);

    // 设置输入 Blob
    std::vector<std::shared_ptr<TNN_NS::Blob>> input_blobs;
    input_blobs.push_back(input_blob);
    std::vector<TNN_NS::Mat> input_mats;
    input_mats.push_back(image);

    // 前向推理
    status = network.Forward(input_blobs, output_blobs);

    // 获取输出 Blob 数据
    TNN_NS::BlobConverter blob_converter(output_blob);
    std::vector<float> output_data;
    blob_converter.ConvertToMat(output_data);

    // 打印预测结果
    std::vector<int> output_shape = TNN_NS::DimsVectorUtils::Count(output_desc.dims);
    int max_index = std::max_element(output_data.begin(), output_data.end()) - output_data.begin();
    std::string label_file_path = "path/to/label.txt";
    std::vector<std::string> labels = TNN_NS::StringUtils::Split(TNN_NS::StringFromFile(label_file_path), "\n");
    std::string max_label = labels[max_index];
    printf("predict result: %s\n", max_label.c_str());

    return 0;
}

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际使用中可能需要根据具体情况进行修改。