Vision SDK快速入门——Image类与Tensor类基本使用教程

1 介绍

1.1 简介

Image数据类，作为图像处理的输入与输出的数据结构。 Tensor数据类，作为模型推理的输入与输出的数据结构。

1.2 支持的产品

本教程支持昇腾Atlas 300I Pro、Atlas 300V Pro。

1.3 支持的版本

Vision SDK版本	CANN版本	Driver/Firmware版本
26.0.0	9.0.0	26.0.RC1

2 设置环境变量

# 设置CANN环境变量，根据实际安装情况修改
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

# 设置Vision SDK环境变量，根据实际安装情况修改
source /usr/local/mxVision/set_env.sh

3 编译与运行

3.1 C++样例运行

步骤1： 构建样例程序。进入/PATH/TO/ImageAndTensor/C++文件夹中，执行以下命令:

bash build.sh

步骤2： 查看结果。如果构建成功，显示如下:

[100%] Linking CXX executable ../demo
[100%] Built target demo

步骤3： 准备图片。准备一张JPG图片命名为input.jpg放到C++目录下，最大分辨率不超过4096 * 4096，最小分辨率不小于32 * 32，文件大小不超过20MB。

步骤4： 执行样例程序。样例主要提供下面3个功能，通过执行demo来体验不同的功能。

功能	Demo函数	描述	执行方式
Image对象创建	CreateImage	创建Image对象，并输出Image对象相关信息	./demo image
Tensor基础使用	TensorManipulation	创建Tensor对象，并对Tensor对象进行赋值操作	./demo tensor
Image转Tensor对象	ImageToTensor	创建Image对象，并转换为Tensor对象	./demo i2t

步骤5： 查看结果。“Image对象创建”会显示图片文件大小，“Tensor基础使用”会显示Tensor在不同阶段的数值。

3.2 Python样例运行

步骤1： 进入/PATH/TO/ImageAndTensor/Python文件夹中。

步骤2： 准备图片。准备一张JPG图片命名为input.jpg放到Python目录下，最大分辨率不超过4096 * 4096，最小分辨率不小于32 * 32。

步骤3： 执行样例程序。样例主要提供下面3个功能，通过执行main.py来体验不同的功能。

功能	Demo函数	描述	执行方式
Image对象创建	create_image	创建Image对象，并输出Image对象相关信息	python3 main.py image
Tensor对象创建	create_tensor	创建Tensor对象，并对Tensor对象进行赋值操作	python3 main.py tensor
Image转Tensor对象	image_to_tensor	创建Image对象，并转换为Tensor对象	python3 main.py i2t

步骤4： 查看结果。“Image对象创建”会显示图片文件大小，“Tensor对象创建”会显示Tensor相关信息。