如何将OpenCV Mat传递到C ++ Tensorflow图中？_opencv mat tensorflow-优快云博客

本文介绍如何在TensorFlow的Android应用中从内存数组初始化张量，包括创建张量对象、获取底层数组及数据复制过程。适用于批量大小为1的图像处理场景。

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它不是直接来自CvMat，但您可以看到如何在TensorFlow Android示例中从内存数组初始化张量的示例： https ： //github.com/tensorflow/tensorflow/blob/0.6.0/tensorflow /examples/android/jni/tensorflow_jni.cc#L173

你可以通过创建一个新的tensorflow :: Tensor对象来开始，像这样（所有代码都未经测试）：

tensorflow::Tensor input_tensor(tensorflow::DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape({1, height, width, depth}));

这会创建一个带有浮点值的张量对象，其批量大小为1， width x height为大小，并带depth通道。例如，具有3个通道的128×64的高图像将以{1, 64, 128, 3}的形状通过。批量大小仅用于需要在一次调用中传递多个图像的情况，对于简单用途，您可以将其保留为1。

然后你可以使用这样一行来获得张量后面的底层数组：

auto input_tensor_mapped = input_tensor.tensor<float, 4>();

input_tensor_mapped对象是新创建的张量中数据的接口，然后可以将自己的数据复制到它中。在这里，我假设你已经将source_data设置为指向源数据的指针，例如：

const float* source_data = some_structure.imageData;

然后，您可以遍历数据并复制它：

for (int y = 0; y < height; ++y) {
    const float* source_row = source_data + (y * width * depth);
    for (int x = 0; x < width; ++x) {
        const float* source_pixel = source_row + (x * depth);
        for (int c = 0; c < depth; ++c) {
           const float* source_value = source_pixel + c;
           input_tensor_mapped(0, y, x, c) = *source_value;
        }
    }
}