我正在使用ONNXRuntime来推断UNet模型,作为预处理的一部分,我必须将EMGU OpenCV矩阵转换为OnnxRuntime.Tensor。 我使用了两个嵌套的for循环来实现它,不幸的是,这个循环非常慢: var data = new DenseTensor<float>(new[] { 1, 3, WIDTH, HEIGHT});
for (int y = 0; y < HEIGHT; y++)
{
for (int x = 0; x < WIDTH
我正在使用微软的OnnxRuntime来检测和分类图像中的对象,我想将其应用于实时视频。为此,我必须将每个帧转换为OnnxRuntime张量。现在我已经实现了一个大约需要300ms的方法: public Tensor<float> ConvertImageToFloatTensor(Bitmap image)
{
// Create the Tensor with the appropiate dimensions for the NN
Tensor<float> data = new DenseTensor<float
我使用的是openCV 3.1.0 (我尝试了2.4.9,也有同样的问题)。我想输出一个HSV垫到jpeg:
// .. Getting JPEG content into memory
// JPEG to mat
Mat imgBuf=Mat(1, jpegContent, CV_8UC3, jpegSize);
Mat imgMat=imdecode(imgBuf, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
free(jpegContent);
if(imgMat.data == NULL) {
// Some error handling
}
// Now the JPEG