pytorch 把图片数据转化成tensor的操作
摘要：
在图像识别当中，一般步骤是先读取图片，然后把图片数据转化成tensor格式，再输送到网络中去。本文将介绍如何把图片转换成tensor。
一、数据转换
把图片转成成torch的tensor数据，一般采用函数：torchvision.transforms。通过一个例子说明，先用opencv读取一张图片，然后在转换；注意一点是：opencv储存图片的格式和torch的储存方式不一样，opencv储存图片格式是（H,W,C），而torch储存的格式是（C,H,W）。
importtorchvision.transformsastransforms
importcv2ascv
img=cv.imread('image/000001.jpg')
print(img.shape)#numpy数组格式为（H,W,C）
transf=transforms.ToTensor()
img_tensor=transf(img)#tensor数据格式是torch(C,H,W)
print(img_tensor.size())
注意：使用torchvision.transforms时要注意一下，其子函数ToTensor()是没有参数输入的，以下用法是会报错的
img_tensor=transforms.ToTensor(img)
必须是先定义和赋值转换函数，再调用并输入参数，正确用法：
img=cv.imread('image/000001.jpg')
transf=transforms.ToTensor()
img_tensor=transf(img)
再转换过程中正则化
在使用transforms.ToTensor()进行图片数据转换过程中会对图像的像素值进行正则化，即一般读取的图片像素值都是8bit的二进制，那么它的十进制的范围为[0,255]，而正则化会对每个像素值除以255，也就是把像素值正则化成[0.0,1.0]的范围。通过例子理解一下：
importtorchvision.transformsastransforms
importcv2ascv
img=cv.imread('image/000001.jpg')
transf=transforms.ToTensor()
img_tensor=transf(img)
print('opencv',img)
print('torch',img_tensor)
三、自行修改正则化的范围
使用transforms.Compose函数可以自行修改正则化的范围，下面举个例子正则化成[-1.0,1.0]
transf2=transforms.Compose( [ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=(0.5,0.5,0.5),std=(0.5,0.5,0.5)) ] ) img_tensor2=transf2(img) print(img_tensor2)
计算方式就是：
C=（C-mean）/std
C为每个通道的所有像素值，彩色图片为三通道图像（BGR），所以mean和std是三个数的数组。
使用transforms.ToTensor()时已经正则化成[0,0,0,1]了，那么(0.0-0.5)/0.5=-1.0，(1.0-0.5)/0.5=1.0，所以正则化成[-1.0,1.0]
补充：Python:记录一个关于图片直接转化为pytorch.tensor和numpy.array的不同之处的问题
img=Image.open(img_path).convert("RGB")
img2=torchvision.transforms.functional.to_tensor(img)
print(img2)
img1=np.array(img)
print(img1)
输出是这样的：
不仅shape不一样，而且值也是不一样的。
解释如下：
tensor=torch.from_numpy(np.asarray(PIL.Image.open(path))).permute(2,0,1).float()/255 tensor=torchvision.transforms.functional.to_tensor(PIL.Image.open(path))#两种方法是一样的
PIL.Image.open()得到HWC格式，直接使用numpy去转换得到(h,w,c)格式，而用to_tensor得到(c,h,w)格式且值已经除了255。
byte()相当于to(torch.uint8)，tensor.numpy()是把tensor转化为numpy.array格式。
在这里需要注意的是PIL和OPENCV的图像读取得到的格式都是HWC格式，一般模型训练使用的是CHW格式,H为Y轴是竖直方向，W为X轴水平方向。
且torchvision.transforms.functional.to_tensor()对所有输入都是有变换操作。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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