Question

Processed_image（）函数返回一个cv2.Umat类型值，该值将从 3维(h, ch, w)到4维(h, ch, w, 1)，因此i需要将其转换到numpy数组，或者如果可能的话还可以帮助我直接重塑cv2.umat 类型变量可以直接重塑并转换为pytorch张量，并且可以分配给reshaped_image_tensor。

img_w=640
img_h=640
img_ch=3
umat_img = cv2.UMat(img)
display_one(umat_img, "RESPONSE")    #function created by me to display image
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
with torch.no_grad():
    processed_img = preprocess_image(umat_img, model_image_size = (img_h, img_ch, img_w))
    #___________write YOUR CODE here________
    reshaped_images_tensor = torch.from_numpy(processed_img.reshape(img_h, img_ch, img_w, 1)).float().to(device)      #images_tensor.reshape(img_h, img_ch, img_w, 1)
    outputs = model(reshaped_images_tensor)
    _, predicted = torch.max(outputs, 1)
    c = predicted.squeeze()
    output_probability(predicted, processed_img, umat_img)
if ord('q')==cv2.waitKey(10):
    exit(0)

Answer 1

如果要在UMat的立场上使用数组，只需执行以下操作：

img_array = cv2.UMat.get(umat_img)

Answer 2

我不太了解您的问题，但是您可以使用this之类的“ get（）”来获取opencv umat的numpy数据

您可能应该先permute将张量输入模型。

Answer 3

目前的答案在技术上是正确的。只是为了说明清楚，以防万一一些链接发生变化，您可以这样做：

import cv2
img_array = umat_img.get()

将cv2.umat转换为numpy数组

3 个答案: