transpose((2,0,1)) mask = torch.from_numpy(mask).type(torch.float32) return image, mask 变换 这些是使用`albumentations`库为训练、验证和测试集定义的数据增强变换: 2. `val_transform`: 3. `test_transform`: 这些变换通常用于计算机视觉任务中的数据增强,例如图像分割,以增加训练数据的多样性并改善模...
本文讲解与复现了在图像转换领域具有开山鼻祖地位的网络CycleGAN,接着利用CycleGAN来完成一个自己的任务,实现黑天和白天图像的转换,所有代码均用paddlepaddle实现. - 飞桨AI Studio
X, Y):# swap color axis because# numpy img_shape: H x W x C# torch img_shape: C X H X WX = X.transpose((2, 0, 1))Y = Y.transpose((2, 0, 1))# convert to tensorX = torch.from_numpy(X)Y
image = image.astype(np.float32) image = np.transpose(image, (2, 0, 1)) image = np.expand_dims(image, axis = 0) pre = model.predict(Tensor(image)) result = np.argmax(pre) return result f = open("/root/autodl-tmp/val1.txt", "r", encoding="utf-8") y_true = [] y_pre...
img = torch.from_numpy(pic.transpose((2, 0, 1))) # backward compatibility if isinstance(img, torch.ByteTensor): return img.float().div(255) else: return img if accimage is not None and isinstance(pic, accimage.Image): nppic = np.zeros([pic.channels, pic.height, pic.width], dtype...
np_transpose = np.ascontiguousarray(x.transpose((2, 0, 1))) tensor = torch.from_numpy(np_transpose).float() tensor=tensor.unsqueeze(0)tensor.mul_(255. / 255) print('input',tensor,tensor.shape) tensor=sub_mean(tensor) print('output',tensor,tensor.shape) ...
上图中的Distriminator为判别器,它是一个二分类的多层感知机,输出只有一个数,由于多层感知机只接受向量为其输入,我们将一张图片由矩阵展开为向量后再输入Discriminator,经过一系列运算后输出一个0~1之间的数,这个数越接近于0,代表着判别器认为这张图片是fake image;反之,假如输出的数越接近于1,则判别器认为这张...
Simga 0 50 100 SSIM 1.000000 0.422927 0.192567 MS-SSIM 1.000000 0.858861 0.684299 具体的计算代码如下: In [20] import cv2 import paddle from paddle_msssim import ssim, ms_ssim def imread(img_path): img = cv2.imread(img_path) return paddle.to_tensor(img.transpose(2, 0, 1)[None, ......
p=image.transpose(2,1,0) verts,faces=measure.marching_cubes(p,threshold) fig=plt.figure(figsize=(10,10)) ax=fig.add_subplot(111,projection='3d') # Fancy indexing: `verts[faces]` to generate a collection of triangles mesh=Poly3DCollection(verts[faces],alpha=0.1) ...
image=image.transpose(1, 2, 0) 此方法将轴0与轴1交换, 轴1与轴2交换。 步骤5: 在下一步中, 我们对图像进行归一化, 而之前我们必须对其进行归一化。通过减去平均值并除以标准偏差来完成归一化。我们将乘以标准偏差, 然后将平均值相加为: image=image*(np.array((0.5, 0.5, 0.5))+np.array((0.5, 0....