图片转换成excel在线转换

数据预处理（指解码/抠图/缩放/编码/色域转换等） resnet-50网络对输入图片宽高的要求为224*224，且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP

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FP32为默认值，推荐分类网络、检测网络使用。图像超分辨率网络，推荐使用UINT8，推理性能更好。 Onnx-To-Ascend-TBE 转换onnx格式保存的模型，模型首先被转换为frozen_graph格式，然后再转换为可在Ascend上运行的模型。转换时支持使用基于TBE（Tensor

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超过3小时还不能完成模型转换，则会结束转换进程。 如果转换成功，会展示转换成功页面，包括模型路径（路径默认展示在设备运行的模型的路径）和模型文件大小，如图11所示。 图11 新建模型成功界面 如果转换失败，会弹出Error Report界面。 出现模型转换失败页面时，请确保打开Mind

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超过3小时还不能完成模型转换，则会结束转换进程。 如果转换成功，会展示转换成功页面，包括模型路径（路径默认展示在设备运行的模型的路径）和模型文件大小，如图11所示。 图11 新建模型成功界面 如果转换失败，会弹出Error Report界面。 出现模型转换失败页面时，请确保打开Mind

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准备要进行转换的模型或单算子描述文件，并上传到开发环境，详细说明请参见转换样例。 使用ATC工具进行模型转换，在配置相关参数时，根据实际情况选择是否进行AIPP配置。 AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，

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数据预处理（指解码/抠图/缩放/编码/色域转换等） resnet-50网络对输入图片宽高的要求为224*224，且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP

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算子Json文件转换成离线模型）。 使用ATC工具进行模型转换，在配置相关参数时，根据实际情况选择是否进行AIPP配置。 AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。DVP

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且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP格式的图片，再缩放成宽高为224*224的图片，最后再通过色域转换将YUV420SP格式的图片转换成RGB格式的图片。

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数据预处理（指解码/抠图/缩放/编码/色域转换等） resnet-50网络对输入图片宽高的要求为224*224，且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP

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数据预处理（指解码/抠图/缩放/编码/色域转换等） resnet-50网络对输入图片宽高的要求为224*224，且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP

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数据预处理（指解码/抠图/缩放/编码/色域转换等） resnet-50网络对输入图片宽高的要求为224*224，且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP

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数据预处理（指解码/抠图/缩放/编码/色域转换等） resnet-50网络对输入图片宽高的要求为224*224，且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP

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如上图所示，通常来说，计算机处理的东西和人类有所不同，无论是声音、图片还是文字，它们都只能以数字0或1出现在计算机神经网络里。神经网络看到的图片其实都是一堆数字，对数字的加工处理最终生成另一堆数字，并且具有一定认知上的意义，通过一点点的处理能够得知计算机到底判断这张图片是猫还是狗。

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数据预处理（指解码/抠图/缩放/编码/色域转换等） resnet-50网络对输入图片宽高的要求为224*224，且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP

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数据预处理（指解码/抠图/缩放/编码/色域转换等） resnet-50网络对输入图片宽高的要求为224*224，且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP

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规模地爬取前者的数据，主要是图片。大众点评没有走中国的司法流程，而是直接向APP STORE提交了证据，使食神的APP下架2次。这些证据就是食神爬取的图片，图片中用隐写术嵌入了大众点评的版权信息！这是如何实现的呢？下面有一张lenna的图片:提取该图片的绿色分量：取绿色分量的最低位，如果是1就设置图片为绿

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算子Json文件转换成离线模型）。 使用ATC工具进行模型转换，在配置相关参数时，根据实际情况选择是否进行AIPP配置。 AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。DVP

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Preprocess）和模型推理功能，封装到一个模块内。用户调用推理接口，Matrix框架会先调用AIPP，完成输入图片的预处理，之后将预处理后的图片，输入到模型推理模块，返回推理后的结果。 配置AIPP 转换离线模型 执行模型推理 父主题： 软件代码开发

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join(threads_list)   图像操作 图像基本概念 在图像数字化表示当中，分为黑白和彩色两种。在数字化表示图片的时候，有三个因素。分别是图片的长、图片的宽、图片的颜色通道数。那么黑白图片的颜色通道数为1，它只需要一个数字就可以表示一个像素位；而彩

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Preprocess）和模型推理功能封装至一个模块内， 用户调用推理接口后，Matrix框架会先调用AIPP完成输入图片的预处理，再将预处理后的图片输入到模型推理模块内，最后返回推理后的结果。 配置AIPP 转换离线模型 执行模型推理 父主题： 软件代码开发

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图像预处理 通常情况下GPU使用OpenCV等第三方软件进行图像预处理，用户可以把对应的图像处理能力改用DVPP Executor实现图像预处理。 DVPP Executor提供媒体预处理能力接口，将未满足架构规定的输入格式、分辨率等要求的数据，进行格式转换，以便进行后续的神经网络计算步骤。

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数据预处理（指解码/抠图/缩放/编码/色域转换等） resnet-50网络对输入图片宽高的要求为224*224，且要求输入图片格式为RGB。 但是输入图片的*.jpg、宽高是1024*683，与resnet-50网络的输入要求不一致，因此需要先将*.jpg图片解码成YUV420SP

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进行模型转换前，用户可以按需配置环境变量，具体可参考全局环境变量设置。 转换步骤 打开模型转换页面，在“Model Information”页签中上传模型文件和权重文件，界面参考如图1或图2所示，不同版本请以实际界面显示为准。 图1 配置模型信息（Linux系统示例） 图2 配置模型信息（Windows系统示例）

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Preprocess）和模型推理功能封装至一个模块内， 用户调用推理接口后，Matrix框架会先调用AIPP完成输入图片的预处理，再将预处理后的图片输入到模型推理模块内，最后返回推理后的结果。 配置AIPP 转换离线模型 执行模型推理 父主题： 软件代码开发

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Preprocess）和模型推理功能封装至一个模块内， 用户调用推理接口后，Matrix框架会先调用AIPP完成输入图片的预处理，再将预处理后的图片输入到模型推理模块内，最后返回推理后的结果。 配置AIPP 转换离线模型 执行模型推理 父主题： 软件代码开发

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Pre-Processing”配置数据预处理页签，界面参考如图5所示，不同版本请以实际界面显示为准。 数据预处理是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。 只有当“Model Information”页签，“Input

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的插件替代了，替代不了的就会删除。因此手机站样式会变，需要再调整优化。目前支持转换的插件有：文章分类/文章列表/百度地图/容器/按钮/在线客服/线条/图片/导航/文本/会员登录（页脚中的模块不会被转换）解决方法：手动调整优化，部分设计使用手机版插件重新完成注意，如果您已经购买了手

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工具。 准备要进行转换的模型或单算子描述文件，并上传到开发环境。 使用ATC工具进行模型转换，在配置相关参数时，根据实际情况选择是否进行AIPP配置。 AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络

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工具。 准备要进行转换的模型或单算子描述文件，并上传到开发环境。 使用ATC工具进行模型转换，在配置相关参数时，根据实际情况选择是否进行AIPP配置。 AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络

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工具。 准备要进行转换的模型或单算子描述文件，并上传到开发环境。 使用ATC工具进行模型转换，在配置相关参数时，根据实际情况选择是否进行AIPP配置。 AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络

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工具。 准备要进行转换的模型或单算子描述文件，并上传到开发环境。 使用ATC工具进行模型转换，在配置相关参数时，根据实际情况选择是否进行AIPP配置。 AIPP是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络

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单击“Next”，进入“Data Pre-Processing”配置数据预处理页签，如图5所示。 数据预处理是昇腾AI处理器提供的硬件图像预处理模块，包括色域转换，图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等功能。 只有当“Model Information”页签，“Input

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进行基础功能的模型转换。 介绍ATC工具功能架构、运行流程以及关键概念。 简单介绍其他功能点场景下，比如将模型转成json文件，离线模型支持动态batch，动态分辨率等场景，如何组合各种ATC参数转换成满足要求的离线模型。 适合专家 AIPP使能 单算子模型转换 定制网络专题 介

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进行基础功能的模型转换。 介绍ATC工具功能架构、运行流程以及关键概念。 简单介绍其他功能点场景下，比如将模型转成json文件，离线模型支持动态batch，动态分辨率等场景，如何组合各种ATC参数转换成满足要求的离线模型。 适合专家 AIPP使能 单算子模型转换 定制网络专题 介

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进行基础功能的模型转换。 介绍ATC工具功能架构、运行流程以及关键概念。 简单介绍其他功能点场景下，比如将模型转成json文件，离线模型支持动态batch，动态分辨率等场景，如何组合各种ATC参数转换成满足要求的离线模型。 适合专家 AIPP使能 单算子模型转换 定制网络专题 介

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进行基础功能的模型转换。 介绍ATC工具功能架构、运行流程以及关键概念。 简单介绍其他功能点场景下，比如将模型转成json文件，离线模型支持动态batch，动态分辨率等场景，如何组合各种ATC参数转换成满足要求的离线模型。 适合专家 AIPP使能 单算子模型转换 定制网络专题 介

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进行基础功能的模型转换。 介绍ATC工具功能架构、运行流程以及关键概念。 简单介绍其他功能点场景下，比如将模型转成json文件，离线模型支持动态batch，动态分辨率等场景，如何组合各种ATC参数转换成满足要求的离线模型。 适合专家 AIPP使能 单算子模型转换 定制网络专题 介

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图像预处理 通常情况下GPU使用OpenCV等第三方软件进行图像预处理，用户可以把对应的图像处理能力改用DVPP Executor实现图像预处理。 DVPP Executor提供媒体预处理能力接口，将未满足架构规定的输入格式、分辨率等要求的数据，进行格式转换，以便进行后续的神经网络计算步骤。

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