图像超分辨率模型部署过程中输出结果数据流保存为PNG

硬件主板型号：TB-RK3588C0-A+TB-RK3588B1
固件名称/系统版本：Debian11
自编的或固件下载地址：开发板自带

问题描述及复现步骤:
工程师，你好！我这边遇到一个问题，板端部署了一个2倍超分辨率的算法，输出结果出现了问题，我想知道用什么方法可以正确地取出内存中的数据流格式，并保存结果
在srx2.cc的模型文件中的模型推理部分inference_syenetx2_model中是使用一个image_buffer_t结构体sr_img->virt_addr址指向output.buf对应的缓存
// 后处理过程：将输出张量的数据地址指向sr_img
    sr_img->width = app_ctx->model_width * 2;  // 如果是2倍超分辨率
    sr_img->height = app_ctx->model_height * 2;
    sr_img->format = IMAGE_FORMAT_RGB888;
    sr_img->size = get_image_size(sr_img);  // 根据宽度、高度和格式计算所需的内存大小
    sr_img->virt_addr = (unsigned char*)malloc(sr_img->size);
    if (sr_img->virt_addr == NULL) {
        printf("malloc buffer size:%d fail!\n", sr_img->size);
        return -1;
    }

    // caution: might have bug!!
    // 数据拷贝
    memcpy(sr_img->virt_addr, outputs[0].buf, sr_img->size < outputs[0].size ? sr_img->size : outputs[0].size);

在main.cc主函数中，保存上述得到的sr_img缓存中对应的推理结果：

// 执行推理
    ret = inference_syenetx2_model(&rknn_app_ctx, &src_image, &sr_image);
    if (ret != 0)
    {
        printf("init_yolov5_model fail! ret=%d\n", ret);
        goto out;
    }

    write_image("./output.png", &sr_image);

rknn-toolkit文档里有调试方式，包括逐层dump运算结果。请先阅读文档。