OpenVINO中input_data.shape返回的4个值n、c、h、w分别是什么含义？

你代码中通过net.input_info[input_blob].input_data.shape获取的是OpenVINO加载后模型输入层的四维张量维度，四个参数的含义分别是：

• n：代表批次大小（Batch Size），即单次推理过程中模型可以同时处理的图像数量，常规单图推理场景下该值固定为1，仅批量推理场景需要用到该参数。
• c：代表通道数（Channel），常规彩色图像输入对应3通道（BGR/RGB格式），灰度图像输入对应1通道。如果你的业务场景固定使用3通道彩色图像输入，不需要做格式兼容，就不需要调用该值。
• h：代表输入图像高度（Height），即模型要求输入图像的纵向像素数，是图像预处理阶段做resize操作的核心参数。
• w：代表输入图像宽度（Width），即模型要求输入图像的横向像素数，同样用于图像预处理的resize操作。

至于大部分示例代码不使用n和c的原因很简单：绝大多数入门演示脚本都固定为单图推理场景，模型批次大小默认是1，输入也固定为3通道彩色图像，不需要动态适配不同的批次、通道参数，所以直接省略了对这两个值的调用。如果你需要编写支持批量推理、兼容多格式输入的通用推理脚本，才需要读取n和c的值动态调整预处理逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Albert