您好，请问您有//Process(Data, ImageCol, ImageRow, ImageLayer, PatchData); //前处理
//EndProcess(out_image, 3, ImageCol, ImageRow, ImageLayer, Outputs); //后处理
的代码吗？我参考了您https://blog.csdn.net/weixin_41202834/article/details/127777615?spm=1001.2014.3001.5502
这篇文章
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:
- 以下回答来自chatgpt: 作为一名资深的IT专家，我可以提供一些关于前处理图像的代码的建议和方案。 首先，我需要了解您所使用的图像数据格式、处理需求以及TensorRT运行的硬件环境等信息，以便精确地为您提供适合的代码。 通常情况下，在TensorRT C代码中处理图像数据需要使用到CUDA和OpenCV等相关库函数。下面是一个基本的代码框架，用于前处理图像数据： ```cpp void PreprocessImage(float* inputData, int imageH, int imageW, const float* meanData, const float* stdData) { // Step 1: Resize the input image cv::Mat resizedImage(imageH, imageW, CV_32FC3, inputData); cv::Mat resizedData; cv::resize(resizedImage, resizedData, cv::Size(imageW, imageH), cv::INTER_LINEAR); // Step 2: Subtract the mean pixel value from each pixel cv::Scalar channelMean(meanData[0], meanData[1], meanData[2]); resizedData -= channelMean; // Step 3: Normalize the pixel values by the standard deviation cv::Scalar channelStd(stdData[0], stdData[1], stdData[2]); resizedData /= channelStd; // Step 4: Convert the pixel format from BGR planar to RGB packed cv::cvtColor(resizedData, resizedImage, cv::COLOR_BGR2RGB); } void Process(const void *data, int imageCol, int imageRow, int imageLayer, const void *patchData) { // Step 1: Convert the input data pointer to float pointer const float* inputData = static_cast(data); // Step 2: Calculate the input image height and width int imageH = imageLayer; int imageW = imageRow * imageCol; const float inputMean[3] = {0.485f, 0.456f, 0.406f}; const float inputStd[3] = {0.229f, 0.224f, 0.225f}; // Step 3: Preprocess the input image PreprocessImage(const_cast(inputData), imageH, imageW, inputMean, inputStd); // Step 4: Process the input image with patch data // TODO: Add your own code here to process the input image with patch data // Step 5: Postprocess the output data // TODO: Add your own code here to postprocess the output data } ``` 这个代码框架实现了对输入图像的基本预处理：缩放、减去均值、正则化、格式转换等。您可以在注释中添加自己的代码，将输入图像与patch数据进行处理，然后进行后处理。 希望这些代码可以为您提供一些帮助。如果您有更具体的需求或遇到了困难，请随时与我联系，我将尽力帮助您解决问题。
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^