torch 中各种图像格式转换的实现方法
- PIL:使用python自带图像处理库读取出来的图片格式
- numpy:使用python-opencv库读取出来的图片格式
- tensor:pytorch中训练时所采取的向量格式(当然也可以说图片)
PIL与Tensor相互转换
importtorch fromPILimportImage importmatplotlib.pyplotasplt #loader使用torchvision中自带的transforms函数 loader=transforms.Compose([ transforms.ToTensor()]) unloader=transforms.ToPILImage() #输入图片地址 #返回tensor变量 defimage_loader(image_name): image=Image.open(image_name).convert('RGB') image=loader(image).unsqueeze(0) returnimage.to(device,torch.float) #输入PIL格式图片 #返回tensor变量 defPIL_to_tensor(image): image=loader(image).unsqueeze(0) returnimage.to(device,torch.float) #输入tensor变量 #输出PIL格式图片 deftensor_to_PIL(tensor): image=tensor.cpu().clone() image=image.squeeze(0) image=unloader(image) returnimage #直接展示tensor格式图片 defimshow(tensor,title=None): image=tensor.cpu().clone()#weclonethetensortonotdochangesonit image=image.squeeze(0)#removethefakebatchdimension image=unloader(image) plt.imshow(image) iftitleisnotNone: plt.title(title) plt.pause(0.001)#pauseabitsothatplotsareupdated #直接保存tensor格式图片 defsave_image(tensor,**para): dir='results' image=tensor.cpu().clone()#weclonethetensortonotdochangesonit image=image.squeeze(0)#removethefakebatchdimension image=unloader(image) ifnotosp.exists(dir): os.makedirs(dir) image.save('results_{}/s{}-c{}-l{}-e{}-sl{:4f}-cl{:4f}.jpg' .format(num,para['style_weight'],para['content_weight'],para['lr'],para['epoch'], para['style_loss'],para['content_loss']))
numpy与tensor相互转换
importcv2 importtorch importmatplotlib.pyplotasplt deftoTensor(img): asserttype(img)==np.ndarray,'theimgtypeis{},butndarryexpected'.format(type(img)) img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) img=torch.from_numpy(img.transpose((2,0,1))) returnimg.float().div(255).unsqueeze(0)#255也可以改为256 deftensor_to_np(tensor): img=tensor.mul(255).byte() img=img.cpu().numpy().squeeze(0).transpose((1,2,0)) returnimg defshow_from_cv(img,title=None): img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.figure() plt.imshow(img) iftitleisnotNone: plt.title(title) plt.pause(0.001) defshow_from_tensor(tensor,title=None): img=tensor.clone() img=tensor_to_np(img) plt.figure() plt.imshow(img) iftitleisnotNone: plt.title(title) plt.pause(0.001)
N张图片一起转换.
#将NxHxWXC的numpy格式图片转化为相应的tensor格式 deftoTensor(img): img=torch.from_numpy(img.transpose((0,3,1,2))) returnimg.float().div(255).unsqueeze(0)
参考:https://www.nhooo.com/article/177291.htm
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