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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。
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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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## 环境准备
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执行此脚本需要安装python3的opencv,**如已安装可跳过环境准备**。
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1. 在root用户下更换源。
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vim /etc/apt/sources.list
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```
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把原有的源更换为国内可用的源,arm源可参考 https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-61366-1-1.html 。
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源更新后,执行以下命令更新软件列表。
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apt-get update
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2. 安装python3的依赖。
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apt-get install python3-setuptools python3-dev build-essential python3-pip
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```
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```
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pip3 install enum34==1.1.6 future==0.17.1 funcsigs==1.0.2 unique protobuf numpy
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```
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>**说明:**
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>
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> pip3 install安装有报错“SSLError”时,请使用:pip3 install --trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org numpy==1.11.2 enum34==1.1.6 future==0.17.1 funcsigs==1.0.2 unique protobuf 安装依赖,表示可信赖的主机解决问题。
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3. 安装opencv。
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```
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pip3 install opencv_python
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```
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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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```
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cd $HOME/AscendProjects/tools/img2bin
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```
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### 第一类图片:
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- -i后跟**目录**表示转换图片。
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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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```
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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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- -i后跟**文件路径**表示转换第二类数据。
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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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- 第二类数据只需 -i、-t、-o三个参数。
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- 参数 -i 需要指定文件的路径,-t 需要指定数据类型,-o指定输出目录。
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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 | 图片的输入目录或第二个输入的文件路径 |
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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 | |