transposed_image = Image.fromarray(transposed_array.transpose(1, 2, 0)) 在上面的代码中,我们首先使用 PIL 库的 Image.open 函数加载一个图像,然后使用 numpy.asarray 函数将图像转换为数组。接下来,我们使用 numpy.transpose 函数将通道轴与高度、宽度轴交换,并将结果存储在 transposed_array 变量中。最后,我...
python 矩阵转置transpose 在读图片时,会用到这么的一段代码: image_vector_len = np.prod(image_size)#总元素大小,3*55*47 img = Image.open(path) arr_img = np.asarray(img, dtype='float64') arr_img = arr_img.transpose(2,0,1).reshape((image_vector_len, ))# 47行,55列,每个点有3个...
assertstyle.size() == content.size(),"输入的风格图片和内容图片大小需要一致" plt.ion()defimshow(tensor,title=None):image = tensor.cpu().clone().detach()image = image.numpy().squeeze()image = image.transpose(1,2,0)image = image * np.array((0...
img = img.transpose(2,0,1)print(img.shape) 在深度学习搭建CNN时,往往要做相应的图像数据处理,比如图像要扩展维度,比如扩展成(batch_size,channels,height,width)。 对于这种要求,我们可以这么做。 #有时候还要扩展维度,比如有时候我们需要预测单张图片,要在要加一列做图片的个数,可以这么做img = np.expand_...
1 transpose() 这个函数如果括号内不带参数,就相当于转置,和.T效果一样,而今天主要来讲解其带参数。 我们看如下一个numpy的数组: arr=np.arange(16).reshape((2,2,4)) arr= array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], ...
img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img_warm = torch.zeros((1, 3, imgsz, imgsz), device=device) _ = model(img_warm.half() if half else img_warm) if device.type != 'cpu' else None ...
transpose方法：接受一个常量作为参数，表示旋转或翻转的方式，返回一个新的Image对象，例如：#旋转90度new_img = img.transpose(Image.ROTATE_90)压缩图像 有了上面的知识，我们就可以开始压缩图像了。压缩图像的本质就是减少图像的大小和质量，从而减少图像占用的空间和带宽。我们可以通过以下几种方式来压缩图像：改变...
transpose(1, 2, 0) # show information on how long inference took print("neural style transfer took {:.4f} seconds".format(end - start)) #pylab.imshow(output / 255.0) #pylab.show() # show the images cv2.imwrite('output/styled.jpg', output) 以下是蒙娜丽莎的输入内容图像: [外链图片转...
# numpy img_shape:HxWxC# torch img_shape:CXHXWX=X.transpose((2,0,1))Y=Y.transpose((2,0,1))# convert to tensorX=torch.from_numpy(X)Y=torch.from_numpy(Y)ifself.X_type is not None:X=X.type(self.X_type)ifself.Y_type is not None:Y=Y.type(self.Y_type)returnX,Y ...
), swapRB=False, crop=False) net.setInput(inp) outImg = net.forward() outImg = outImg.reshape(3, outImg.shape[2], outImg.shape[3]) outImg[0] += 103.939 outImg[1] += 116.779 outImg[2] += 123.68 outImg /= 255 outImg = outImg.transpose(1, 2, 0) return inImg, outImg...