关于MNN中图像预处理

MNN工程化中,首先遇到图像预处理,其中要做的是对图像归一化,这里不需要我们自己用代码实现,MNN自动帮我们处理,代码如下,根据MNN回复,处理公式是 dst = (img - mean) * normal

#1、只除以均值255
std::vector<float> means{0, 0, 0};
std::vector<float> stds{1.0 / 255, 1.0 / 255, 1.0 / 255};
#2、均值方差
std::vector<float> means{255 * 0.408, 255 * 0.447, 255 * 0.470};
std::vector<float> stds{1.0 / (255*0.289), 1.0 / (255*0.274), 1.0 / (255*0.278)};

MNN::CV::ImageProcess::Config config;
::memcpy(config.mean, means.data(), 3*sizeof(float));
::memcpy(config.normal, stds.data(), 3*sizeof(float));
config.sourceFormat = MNN::CV::BGR;
config.destFormat = MNN::CV::RGB;
std::shared_ptr<MNN::CV::ImageProcess> pretreat(MNN::CV::ImageProcess::create(config));
pretreat->convert((uint8_t*)image.data,INPUTWIDTH,INPUTHEIGHT,0,nchwTensor);
input->copyFromHostTensor(nchwTensor);

<think>好的,我需要回答用户关于MNN框架在计算机视觉(CV)方面的功能和用法的问题。首先,我应该回顾用户提供的引用内容,看看有哪些相关信息可以整合。引用1提到MNN的计算引擎用于图像分类、目标检测等任务,执行预测和卷积操作。引用2和3涉及MNN的编译、模型转换和demo运行,比如姿态检测。引用4则是一个YOLOv3的工程示例,说明如何在MNN上部署目标检测模型。用户需要教程和功能介绍,所以应该分步骤说明,并涵盖模型转换、API使用、具体任务示例以及优化方法。 需要确保回答结构清晰,分点列出主要功能、使用步骤、应用场景以及相关资源。同时,根据用户之前的提问,可能还需要补充如何实际运行这些功能,比如命令行操作或代码示例。还要注意引用对应的参考资料,比如引用3中的demo执行步骤和引用4的YOLOv3实现。最后,生成相关问题,帮助用户深入理解。</think>### MNN框架计算机视觉功能使用指南 #### 一、核心CV功能架构 MNNCV处理能力建立在三层架构上: 1. **前端推理接口**:提供`CV::Mat`数据结构存储图像像素,支持$BGR/RGB/GRAY$等格式转换 2. **计算图优化层**:自动融合卷积层与激活函数,优化算子排列顺序 3. **后端加速引擎**:通过ARM NEON/X86 AVX指令集实现SIMD并行加速,支持OpenCL/Vulkan异构计算[^1] #### 二、使用步骤详解 1. **模型转换** ```bash ./MNNConvert -f ONNX --modelFile yolov5s.onnx --MNNModel yolov5s.mnn --bizCode MNN ``` 支持转换$ONNX/TensorFlow/PyTorch$等格式到MNN模型[^3] 2. **图像预处理API ```cpp CV::Mat input = CV::imread("input.jpg"); CV::cvtColor(input, input, COLOR_BGR2RGB); CV::resize(input, input, Size(224, 224)); input.convertTo(input, CV_32F, 1.0/255.0); ``` 3. **推理执行示例 ```cpp auto interpreter = MNN::Interpreter::createFromFile("model.mnn"); auto session = interpreter->createSession(); interpreter->runSession(session); ``` #### 三、典型CV任务实现 1. **目标检测** ```python # 通过MNN Python接口加载YOLOv3模型 import MNN detector = MNN.nn.loadModuleFromFile("yolov3.mnn") outputs = detector.predict(input_tensor) # 后处理包含非极大值抑制(NMS)算法实现 boxes = process_outputs(outputs, conf_threshold=0.5) ``` 参考工程实现可查看GitHub的MNN-yolov3项目[^4] 2. **姿态估计** ```bash # 运行多姿态检测demo ./multiPose.out donkey.mnn input.jpg pose.png ``` 该demo演示了关键点检测与骨骼连线绘制[^3] #### 四、性能优化技巧 1. 使用`MNN::Express`模块实现算子融合,减少内存拷贝 2. 开启`BackendConfig::MemoryMode`内存复用模式 3. 对$3\times3$卷积启用Winograd算法加速,理论加速比可达$2.31\times$[^1]
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