opencv mat 修改_C++ opencv矩阵和pytorch tensor的互相转换

矩阵和tensor相互转换

cvmat到tensor

tips:这里主要要注意的就是在opencv和pytorch中存储顺序的差异

 cv::cvtColor(frame, frame, CV_BGR2RGB);//normalizationframe.convertTo(frame, CV_32FC3, 1.0f / 255.0f);//opencv format H*W*Cauto input_tensor = torch::from_blob(frame.data, {1, frame_h, frame_w, kCHANNELS});//pytorch format N*C*H*Winput_tensor = input_tensor.permute({0, 3, 1, 2});

tensor 到cvmat

tips:1.squeeze只用于batchsize为1的场景2.permute 是将存储格式从pytorch形式转成opencv格式3.因为在处理前对cvmat中的值做了归一化，所以现在要*255恢复，同时对于不在0-255范围内的数据，需要做限制4.因为cvmat的数据格式是8UC3，所以torch tensor要提前转换成kU8

//send tensor to cpu
input_tensor = input_tensor.to(at::kCUDA);
//inference
torch::Tensor out_tensor = module->forward({input_tensor}).toTensor();
//sequeeze trans tensor shape from 1*C*H*W to C*H*W
//permute C*H*W to H*W*C
out_tensor = out_tensor.squeeze().detach().permute({1, 2, 0});
//see tip3，tip4
out_tensor = out_tensor.mul(255).clamp(0, 255).to(torch::kU8);
out_tensor = out_tensor.to(torch::kCPU);
cv::Mat resultImg(frame_h, frame_w, CV_8UC1);
//copy the data from out_tensor to resultImg
std::memcpy((void *) resultImg.data, out_tensor.data_ptr(), sizeof(torch::kU8) * out_tensor.numel());

如有错误，感谢指正！

2020/01/14更新

1.tensor 到 cv::Mat 修改一处错误

memcpy 复制过程，resultImg对应的数据结构应该为CV_8UC1。

2.对于非uint类型的数据类型转换，例如float、double，需做以下两点修改：

1）resultImg需修改成其他opencv的数据结构

2）std::memcpy 行中sizeof（）中内容，需要修改成c++中内建的数据类型，如果使用torch::kF32或者其他浮点型，会出现数据复制缺失的情况。

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