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样例介绍
P格式图片缩小成分辨率为224*224的图片。 抠图 调用acldvppVpcCropAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片存放到输出内存中，作为输出图片。 抠图贴图 调用acldvppVpcCropAndPasteAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠
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样例介绍
的输入图片进行缩放。 抠图 调用acldvppVpcCropAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片存放到输出内存中，作为输出图片。 抠图贴图 调用acldvppVpcCropAndPasteAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片贴到目标图片的指定位置，作为输出图片。
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P格式图片缩小成分辨率为224*224的图片。 抠图 调用acldvppVpcCropAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片存放到输出内存中，作为输出图片。 抠图贴图 调用acldvppVpcCropAndPasteAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠
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P格式图片缩小成分辨率为224*224的图片。 抠图 调用acldvppVpcCropAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片存放到输出内存中，作为输出图片。 抠图贴图 调用acldvppVpcCropAndPasteAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠
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评估应用
上传在线图片 单击“在线URL”，切换至“在线URL”页签。在“开始识别”左侧输出框中输入待测试的图片URL地址，或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域，上传在线图片作为测试图片。 上传图片后，右侧会显示模板识别结果，包括“模板ID”、“模板名”、“置信度”。 上传图片后，您可以核对识别结果是否正确。
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P格式图片缩小成分辨率为224*224的图片。 抠图 调用acldvppVpcCropAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片存放到输出内存中，作为输出图片。 抠图贴图 调用acldvppVpcCropAndPasteAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠
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P格式图片缩小成分辨率为224*224的图片。 抠图 调用acldvppVpcCropAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片存放到输出内存中，作为输出图片。 抠图贴图 调用acldvppVpcCropAndPasteAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠
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P格式图片缩小成分辨率为224*224的图片。 抠图 调用acldvppVpcCropAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片存放到输出内存中，作为输出图片。 抠图贴图 调用acldvppVpcCropAndPasteAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠
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的输入图片进行缩放。 抠图 调用acldvppVpcCropAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片存放到输出内存中，作为输出图片。 抠图贴图 调用acldvppVpcCropAndPasteAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片贴到目标图片的指定位置，作为输出图片。
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VDEC使用说明
与可执行文件放在同一目录下。 输出图像： 宽1920像素、高1080像素、格式为YUV420sp的图像。 本测试例会循环执行10次解码，针对h264码流的解码，在“output_dir”目录下生成10个名称为“h264_image*”的图片，其中，*表示图片序号。 本测试例会循环执
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P格式图片缩小成分辨率为224*224的图片。 抠图 调用acldvppVpcCropAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠的图片存放到输出内存中，作为输出图片。 抠图贴图 调用acldvppVpcCropAndPasteAsync接口按指定区域从输入图片中抠图，再将抠
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样例介绍
ResNet-50网络的模型文件转换为适配昇腾AI处理器的离线模型（*.om文件），在样例中，加载该om文件，对2张*.jpg图片进行解码、缩放、推理，分别得到推理结果后，再对推理结果进行处理，输出最大置信度的类别标识。 转换模型时，需配置色域转换参数，用于将YUV420SP格式的图片转换为RGB格式的图片，才能符合模型的输入要求。
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评估应用
图片区域，上传本地的图片作为测试图片。 “动态识别”：如果待识别图片与模板图片的版式相似但是并不完全一致，如识别区域在样本上的相对位置存在 上下浮动的位置变化，建议打开“动态识别”开关进行评估。如果是固定版式的模板评估，建议关闭“动态识别”开关。 测试图片上传成功后，右侧会显示识别结果。
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数据准备
例中自带测试数据，您无需进行数据准备。 Matrix调用模型管家接口进行推理计算时，对输入图片的要求： 一般情况下，Caffe模型对输入图片数据的要求为NCHW排布，TensorFlow对输入图片数据的要求为NHWC排布。但是使用模型转换后的离线模型进行推理时，对输入图片数据有特
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数据准备
例中自带测试数据，您无需进行数据准备。 Matrix调用模型管家接口进行推理计算时，对输入图片的要求： 一般情况下，Caffe模型对输入图片数据的要求为NCHW排布，TensorFlow对输入图片数据的要求为NHWC排布。但是使用模型转换后的离线模型进行推理时，对输入图片数据有特
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