np_image= np.transpose(np_image, [1, 2, 0]) plt.show() 方式二 利用torchvision中的功能函数,一般用于批量显示图片。 img=torchvision.utils.make_grid(img).numpy() plt.imshow(np.transpose(img,(1,2,0))) plt.show()
这是numpy.transpose()函数对three数组默认的操作,即将原数组的各个axis进行reverse一下,three原始axis排列为(0,1,2),那numpy.transpose()默认的参数为(2,1,0)得到转置后的数组的视图,不影响原数组的内容以及大小。 我们一步一步来分析这个过程:axis(0,1,2)———>axis(2,1,0) ,transpose后的数组相对于原...
5. 来段代码测试一下,看看变化 fromPILimportImage importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt fromtorchvisionimporttransforms %matplotlibinline img_path="./a.jpg" #对img_torch输出也是原图 img_torch=transforms.ToTensor()(Image.open(img_path)) resize=img_torch.numpy().transpose(1,2,0) plt.imshow...
numpy对矩阵的转置提供了多种实现方式,最常用的arr.T和np.transpose(arr)。需要注意的是,numpy提供了迭代行,并没有提供直接迭代列。若要迭代列,一般都是先转置一下再迭代行就行了。 import numpy as np arr_2d = np.arange(12).reshape((3, 4)) print(arr_2d) print("-" * 20) # 矩阵的转置,方式...
input_x = blob_img.transpose((2,0,1)) input_blob = np.expand_dims(input_x,0) 修改之后测试发现该替代降低了执行时间,说明替代有效! 修改非最大抑制 indexes= cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences,0.25,0.45) 输入的box格式x, y,w,h,我参考了网上的代码,修改实现一个基于并交比最简单的NMS抑制算...
Python中Numpy库中的np.sum(array,axis=0,1,2...)怎么理解? williamed 5151421 发布于 2017-07-09 boxsnake 6.8k21249 更新于 2017-07-09 c = np.array([[[0, 1, 2,3], [4, 5, 6,7]], [[1, 2, 3,4], [5,6,7,8]]] print( c.sum(axis=0)) print( c.sum(axis=1)) ...
可以借助numpy的transpose()函数来实现这个转换。是的只要像下面简简单单的一句话即可实现。 image_chw=np.transpose(image_hwc,(2,0,1)) 以某维度为(3, 2, 3),即3行2列共6个像素的图像转换为例,简要地说明一下上述语句产生的转换过程: # step 1: 转换前的图像及其像素值[[[3315580][15524529]][[2523...
import numpy as np print(np.arange(0, 1, 0.1)) # 完美输出:[0.0, 0.1, 0.2, ..., 0.9] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 二、参数详解:range和np.arange的根本差异 三、底层机制:为何np.arange能处理小数步长? 1.C语言级优化
import numpy as np matrix = np.reshape(data_train_batch1[0], (3, 32, 32)) matrix = matrix.transpose(1, 2, 0) cv2.imwrite("img_test_show.png", matrix) img = cv2.imread("img_test_show.png") cv2.imshow('img', img) cv2.waitKey(0) ...
torch.Tensor高维矩阵的表示: N x C x H x W numpy.ndarray高维矩阵的表示:N x H x W x C 因此在两者转换的时候需要使用numpy.transpose( )方法 。 def imshow(img):img = img / 2 + 0.5img = np.transpose(img.numpy(),(1,2,0))plt.imshow(img)...