【深度学习】RGB图像的内存排列方式及HWC和CHW格式解析-Toy模板网

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摘要

RGB图像是计算机视觉和图像处理领域中最为常见的图像格式之一，而在进行图像处理和深度学习计算时，通常需要对图像的尺寸和通道数进行规范化。本文将对RGB图像的内存排列方式、HWC和CHW格式进行详细解析，并探讨它们之间的关系。

一、RGB图像的内存排列方式

在计算机内存中，RGB图像的像素信息通常是按照BGR的顺序排列的，而不是RGB的顺序。这是因为在Windows平台上，像素数据是按照BGR的顺序存储在内存中的，而不是RGB的顺序。因此，当OpenCV读取一张RGB图像时，它会将像素数据按照BGR的顺序排列在内存中，而不是RGB的顺序。
例如，对于一张3×3的RGB图像，其像素信息在内存中的排列方式如下所示：
B G R B G R B G R
可知，每一个像素点都由三个值组成，分别表示该像素点在蓝色、绿色和红色通道中的颜色值，而整张图像的像素数据则按照BGR的顺序排列。
一般pytorch中的tensor，即网络的输入，要转换为plane的格式，即rrrgggbbb。

二、HWC格式和CHW格式

在机器学习和计算机视觉领域中，常用的图像尺寸表示格式有HWC和CHW两种格式。其中，H、W、C分别表示图像的高度、宽度和通道数，或者通道数、高度和宽度。

HWC格式

HWC格式是指按照高度、宽度和通道数的顺序排列图像尺寸的格式。例如，一张形状为256×256×3的RGB图像，在HWC格式中表示为[256, 256, 3]。在一些图像处理库或者底层框架中，例如OpenCV和TensorFlow，通常使用HWC格式表示图像尺寸。

在OpenCV中，读取的图片默认是HWC格式，即按照高度、宽度和通道数的顺序排列图像尺寸的格式。例如，一张形状为256×256×3的RGB图像，在OpenCV中读取后的格式为[256, 256, 3]，其中最后一个维度表示图像的通道数。在OpenCV中，可以通过cv2.imread()函数读取图片，该函数的返回值是一个NumPy数组，表示读取的图像像素值。需要注意的是，OpenCV读取的图像像素值是按照BGR顺序排列的，而不是RGB顺序。因此，如果需要将OpenCV读取的图像转换为RGB顺序，可以使用cv2.cvtColor()函数进行转换。

CHW格式

CHW格式是指按照通道数、高度和宽度的顺序排列图像尺寸的格式。例如，一张形状为3×256×256的RGB图像，在CHW格式中表示为[3, 256, 256]。在计算机视觉和深度学习中，通常使用CHW格式表示图像尺寸。
在PyTorch中，模型接收的RGB图像通常采用CHW格式，即按照通道数、高度和宽度的顺序排列像素信息的方式。在CHW格式中，每个像素点的RGB值依次排列在内存中，通道数是第一维，高度是第二维，宽度是第三维。因此，对于一个形状为[C, H, W]的RGB图像，C表示通道数，通常为3，H表示高度，W表示宽度。对于每个像素点，其RGB值依次存储在内存中相邻的位置上。具体来说，假设某个像素点的坐标为(i, j)，其在内存中的存储位置可以表示为：

offset = i * W * C + j * C

其中，i表示该像素点在第二维中的位置，j表示该像素点在第三维中的位置，C表示通道数，W表示宽度。这个公式可以计算出该像素点在内存中的偏移量，从而可以访问该像素点的RGB值。需要注意的是，在PyTorch中，RGB图像的像素值通常采用浮点数的形式表示，并且像素值的范围通常是[0, 1]或[-1, 1]。

三、HWC和CHW格式的关系

HWC格式和CHW格式虽然表示方式不同，但它们可以互相转换。对于一张形状为[H, W, C]的图像，我们可以使用transpose函数将其转换为形状为[C, H, W]的图像，即CHW格式。转换方法如下：

import numpy as np
# 创建一个形状为[256, 256, 3]的随机图像
img = np.random.rand(256, 256, 3)
# 将HWC格式的图像转换为CHW格式
img_chw = np.transpose(img, (2, 0, 1))

另外，对于一些深度学习框架，如PyTorch和Caffe2等，通常要求输入的图像张量格式为CHW格式。因此，在使用这些框架进行图像处理时，需要将图像张量从HWC格式转换为CHW格式。

总结

本文对RGB图像的内存排列方式、HWC和CHW格式进行了详细解析，并探讨了它们之间的关系。在进行图像处理和深度学习计算时，需要对图像的尺寸和通道数进行规范化，以便于不同框架和库之间进行数据格式转换和模型输入。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-619261.html

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