ncnn数据归一化和结果解析

《ncnn数据归一化和结果解析》

近两年都在使用ncnn进行工程化部署，这里记录一下ncnn进行数据归一化的运算，以及得到的结果ncnn::Mat如何解析。

Key Words：ncnn、数据归一化、结果解析

Beijing, 2020

Agile Pioneer

inference 数据标准化

// for color image
const float mean_vals[3] = {127.5f, 127.5f, 127.5f};
const float norm_vals[3] = {0.007843f, 0.007843f, 0.007843f};
// for gray image
const float mean_vals[1] = {0};
const float norm_vals[1] = {0.0078125f}; // 数据标准化乘以的系数// ncnn::Mat::PIXEL_GRAY 表示灰度图
// ncnn::Mat::PIXEL_BGR  表示输入的是bgr图
ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(gray.data,ncnn::Mat::PIXEL_GRAY, img_w, img_h,target_width, target_height);
in.substract_mean_normalize(mean_vals, norm_vals);

ncnn结果接收

out.dims // ncnn::Mat 查看dims的个数# 不知道维度的情况下
// 方法一：
const float *src = (float *)out.data;  // void* 转float*
vector<float> result(src, src + sizeof(src) / sizeof(float));
// 方法二（注意这里的数据类型（ncnn::Mat::PIXEL_GRAY）不容易确定，分割问题可以用这个来直接接收结果）：
cv::Mat result;
out.to_pixels(result.data, ncnn::Mat::PIXEL_GRAY);# 知道维度的情况下
cv::Mat result = cv::Mat(1, 2, CV_32F, out.data);# ncnn::Mat 转为 float*
void ncnnMat2bytes(ncnn::Mat m, float *bytes) {//#pragma omp parallel forfor (int i = 0; i < m.c; i++) {const float *src = m.channel(i);// 把bytes 的某部分的头给dst， dst指针到后面把这部分开始的内容填满float *dst = bytes + (m.w * m.h) * i;memcpy(dst, src, m.w * m.h * sizeof(float));// memcpy (destination_data, source_data, space size)}
}# ncnn::Mat 转为 vector<Mat>, 可以理解为多channel的Mat对象
void ncnnMat2cvMat(ncnn::Mat m, vector<Mat> &vm, int rows, int cols) {for (int i = 0; i < m.c; i++) {float *src = m.channel(i);cv::Mat tempMat(rows, cols, CV_32F, src);vm.push_back(tempMat);}}

ncnn 输入debug

// 输入图片转为ncnn::Mat并处理之后，可以如下代码转为Mat对象进行debug
cv::Mat result;
out.to_pixels(result.data, ncnn::Mat::PIXEL_GRAY);

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