前言

部署基于深度学习的CV算法时，几乎都会涉及到输入图像预处理。

在python中，图像预处理的任务基本上被numpy承包了。

But，当部署需要通过C++实现时，问题就出现了：numpy不能用，怎么样把图像转换为模型接受的格式呢？

OpenCV 学习总结.番外篇 cv::dnn::blobFromImage()

python中的图像预处理

首先需要知道为什么有图像预处理这个步骤，包括但不限于以下原因：

数据集内的图片尺寸不一定相同，而训练时的输入尺寸必须固定
模型输入尺寸不能太大，否则训练占用大量内存显存
多通道图像的各个通道对训练目标的贡献不一定相同
将训练数据放到同一个分布维度上，有利于提升泛化能力
部分CV任务对光照敏感，需要通过图像处理进行调整
数据增强相关

而神经网络根据数据集学习出来了一种拟合方法，在预测时，用于预测的数据自然也要符合数据集的分布。

常用的图像预处理方法

尺寸修改 (resize)
颜色通道互换 (swap)
图像标准化 (normalize)
图像维度互换 (transpose)
增加维度 (expand)
图像截取(crop)
图像补充 (padding)
数组重排 (reshape)

强大的Numpy

python中常用的图像处理库opencv和PIL都可以与numpy数组无缝衔接，pytorch、tf、paddle等深度学习框架也能够直接转换numpy数据，并且numpy数组切片和处理都十分强大，因此几乎垄断了CV里的预处理和后处理实现方法。

YOLOX通过Numpy进行预处理

YOLOX是经典目标检测系列YOLO的最新算法，它在训练和推理时的图像预处理步骤为：resize=>padding=>swap=>normalize=>transpose=>expand，具体实现如下：

# input_size是模型需要的输入尺寸，image是cv2.imread的结果
image_padded = np.ones([self.input_size[0], self.input_size[1], 3], dtype=np.float32) * 114.0
# resize
r = min(self.input_size[0]/image.shape[0], self.input_size[1]/image.shape[1])
image_resized = cv2.resize(image, (int(image.shape[1] * r), int(image.shape[0] * r)), cv2.INTER_LINEAR)
# padding
image_padded[:int(image.shape[0] * r), :int(image.shape[1] * r), :] = image_resized
# swap RB channels
img = image_padded[:, :, ::-1]
# normalize
img = (img - self.mean)/self.std
# expand
img = np.expand_dims(img.transpose(2, 0, 1), axis=0)

model_input = np.ascontiguousarray(img, dtype=np.float32)

熟悉了numpy切片操作就能轻易完成YOLOX的图像预处理步骤。

被埋没的cv2.dnn.blobFromImage()

实际上opencv本身也提供了一个预处理接口blobFromImage，python中的原型如下：

cv2.dnn.blobFromImage(image[, scalefactor[, size[, mean[, swapRB[, crop[, ddepth]]]]]])
# scalefactor：缩放因子
# size：resize的尺寸
# mean： 通道均值
# swapRB: 交换RB通道
# crop： 截取区域
# ddepth: 输出图像数据格式，cv2.CV_8U or cv2.CV_32F

图像处理的顺序，首先resize，然后swapRB，接着减mean，再乘以scalefactor。

最后将返回一个blob，即四维数组，shape为[1, channels, size[0], size[1]]。

其实这个blob也是一个numpy.ndarray，因此可以被numpy完美替代（numpy能做的，它不一定能搞定）

C++中的图像预处理

C++中没有numpy一样方便的数组切片和访问的方法，访问opencv Mat格式的方法依赖指针，因此涉及到维度的预处理操作就显得格外复杂。

例如YOLOX和YOLOv5模型中的Foucs模块，由于许多AI芯片并不支持这个focus的切片操作（硬件op算子稍落后于学术），因此必须在图像预处理时提前实现这个操作。

在python中，这个focus模块非常简单：

# focus模块
img_focus = np.concatnate([image[::2, ::2, :], image[1::2, ::2, :], image[::2, 1::2, :], image[1::2, 1::2, :]], axis=-1)

但是C++ opencv Mat的实现就非常麻烦，需要借助到指针进行Mat数据重排

Mat数据重排

focus操作实际上是把一张图片拆成四张等大小图（等同于downsample），然后把这四张小图从上到下拼接起来，因此同时涉及到尺寸（downsample）、通道（拼接）两个方面的预处理。

那么数据重排的思路就是，将原Mat宽高中的downsample出的数据，贴到新Mat的通道上，C++实现如下

Mat focusImage(vector<Mat> srcChannels) {
    Mat focusMat(YOLOArgs::modelHeight/2, YOLOArgs::modelWidth/2, CV_32FC(12), 0.0);
    int startPt[4][2] = {{0, 0}, {0, 1}, {1, 0}, {1, 1}}, startX, startY;
    for (size_t i = 0; i < YOLOArgs::modelHeight / 2; i++)
    {
        for (size_t j = 0; j < YOLOArgs::modelWidth / 2; j++)
        {
            for (size_t k = 0; k < 4; k++)
            {
                for (size_t s = 0; s < srcChannels.size(); s++)
                {
                    startX = startPt[k][0];
                    startY = startPt[k][1];
                    focusMat.at<Vec<float, 12>>(i, j)[4 * s + k] = srcChannels[s].at<float>(2 * i + startY, 2 * j + startX);
                }
            }
        }
    }
    return focusMat;
}