如何在c++中为tensorflow-lite设置图像输入？

#include <tensorflow/lite/interpreter.h>
#include <tensorflow/lite/model.h>

// 加载TensorFlow Lite模型文件
const char* model_file = "path/to/your/model.tflite";
std::unique_ptr<tflite::FlatBufferModel> model =
    tflite::FlatBufferModel::BuildFromFile(model_file);

// 创建Interpreter
tflite::ops::builtin::BuiltinOpResolver resolver;
std::unique_ptr<tflite::Interpreter> interpreter;
tflite::InterpreterBuilder(*model, resolver)(&interpreter);

// 获取输入张量的索引
int input_index = interpreter->inputs()[0];

// 获取输入张量的形状
TfLiteIntArray* input_dims = interpreter->tensor(input_index)->dims;
int input_height = input_dims->data[1];
int input_width = input_dims->data[2];
int input_channels = input_dims->data[3];

// 分配输入数据内存
// 这里假设输入图像的数据类型为float32，按照NHWC格式存储
std::vector<float> input_data(input_height * input_width * input_channels);

// 将图像数据复制到输入数据内存中
// 这里假设input_image是一个OpenCV Mat对象，数据类型为float32
for (int h = 0; h < input_height; ++h) {
    for (int w = 0; w < input_width; ++w) {
        for (int c = 0; c < input_channels; ++c) {
            input_data[(h * input_width * input_channels) + (w * input_channels) + c] =
                input_image.at<cv::Vec3f>(h, w)[c];
        }
    }
}

// 将输入数据复制到输入张量
interpreter->ResizeInputTensor(input_index, {1, input_height, input_width, input_channels});
float* input_tensor_data = interpreter->typed_input_tensor<float>(input_index);
std::memcpy(input_tensor_data, input_data.data(), input_data.size() * sizeof(float));

// 进行模型推理
interpreter->Invoke();