HuaweiAscend
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中文|[EN](README_EN.md)
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# img2bin
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img2bin能够生成模型推理所需的输入数据，以.bin格式保存。当前仅支撑输入为图片类型的神经网络预处理。
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有两类数据，一类是图片数据，另一类是模型需要的第二个输入数据，如fasterrcnn的第二个输入是图片的shape信息。
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图片缩放采用的是等比例缩放，空余的地方用0填充。
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## 前提条件
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- 脚本可在Centos和Ubuntu环境下使用,只支持x86架构。
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- 脚本支持python2和python3。
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- 如未安装opencv-python，第一次使用，脚本会自动安装。
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## 获取脚本
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1. 下载压缩包方式获取。
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将 https://gitee.com/ascend/tools 仓中的脚本下载至服务器的任意目录。
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例如存放路径为：$HOME/AscendProjects/tools。
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2. 命令行使用git命令方式获取。
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在命令行中：$HOME/AscendProjects目录下执行以下命令下载代码。
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**git clone https://gitee.com/ascend/tools.git**
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## 使用方法
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进入脚本所在目录。
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cd $HOME/AscendProjects/img2bin
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### 第一类图片：
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- 脚本会将 -i 后指定的图片目录下的所有图片按参数设置做相应的预处理，并以"文件名.bin"命名保存在-o指定的输出目录下。
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python2 img2bin.py -i ./images -w 416 -h 416 -f BGR -a NHWC -t uint8 -m [104,117,123] -c [1,1,1] -o ./out
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```
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```
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python3 img2bin.py -i ./images -w 416 -h 416 -f BGR -a NHWC -t uint8 -m [104,117,123] -c [1,1,1] -o ./out
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```
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### 第二类：
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- 第二类数据，需要新建一个文件，文件模板为test.txt，"input_node"为数据，"shape"为数据的shape信息。
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- 文件模板的后缀必须是“.txt”。
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- 第二类数据只需 -i、-t、-o三个参数。
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- 参数 -i 需要指定文件的目录或路径，-t 需要指定数据类型，-o指定输出目录。
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python2 img2bin.py -i ./test.txt -t uint8 -o ./out
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```
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```
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python3 img2bin.py -i ./test.txt -t uint8 -o ./out
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```
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## 参数说明
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| 参数名 | 说明 |
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| - | - |
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| -i | 输入目录或路径， <br>**在目录下，不能同时有图片和txt，一次只能转一种数据** |
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| -w | 输出图片宽 |
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| -h | 输出图片高 |
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| -f | 输出图片色彩格式，支持（BGR/RGB/YUV/GRAY） |
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| -a | 输出图片格式，支持（NCHW/NHWC） |
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| -t | 图片或第二个数据的输出数据类型，支持（float32/uint8/int32/uint32） |
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| -m | 减均值，默认为[0,0,0]，顺序与图片色彩格式保持一致 <br>当色彩格式为yuv时，设置[0,0] <br>当色彩格式为gray时，设置[0] |
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| -c | 归一化，默认为 [1,1,1]，顺序与图片色彩格式保持一致 <br>当色彩格式为yuv时，设置[1,1] <br>当色彩格式为gray时，设置[1] |
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| -o | 输出目录 | |