首先,我们需要使用Python的PIL库(Python Imaging Library)来读取PNG图片并将其转换为张量。PIL库提供了丰富的功能,可以处理各种图片格式。 fromPILimportImageimportnumpyasnpdefpng_to_tensor(file_path):image=Image.open(file_path)tensor=np.array(image)returntensor 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 上面的代...
ToPILImage: 将torch.tensor 转换为PIL图像。 CenterCrop:以输入图的中心点为中心做指定size的裁剪操作。 RandomCrop:以输入图的随机位置为中心做指定size的裁剪操作。 RandomHorizontalFlip:以0.5概率水平翻转给定的PIL图像。 RandomVerticalFlip:以0.5概率竖直翻转给定的PIL图像。 RandomResizedCrop:将给定图像随机裁剪为...
1、numpy和PIL互转 fromPILimportImageimportnumpy as npimportcv2 img= cv2.imread('image.jpg') np.size(img,0)#0,1,2print(type(img))#numpy to PILpil_img=Image.fromarray(img)print(type(pil_img))#PIL to numpynp_img=np.array(pil_img)print(type(np_img)) 2、tensor(pytorch)和numpy互转 ...
51CTO博客已为您找到关于python pil转tensor的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及python pil转tensor问答内容。更多python pil转tensor相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
具体读了下torchvision的源码,发现transforms中使用的库为:numpy和pillow,所以最最好用的方法为:tensor和pillow。 import numpy as np from PIL import Image 对应的接口为: transforms.ToTensor() pic (PIL Image or numpy.ndarray): Image to be converted to tensor. transforms.ToPILImage() ...
from PIL import Image import numpy as np import paddle from paddle.nn import Conv2D from paddle.nn.initializer import Assign 通过调整代码img = img.resize((200, 200), Image.ANTIALIAS)括号中的数值,你将得到不同的轮廓提取效果!(数值控制图片的尺寸) 卷积核不变时,图片尺寸越大,提取的轮廓也就相对...
image = PIL.Image.fromarray(torch.clamp(tensor*255, min=0, max=255).byte().permute(1,2,0).cpu().numpy()) image = torchvision.transforms.functional.to_pil_image(tensor) # Equivalently way # PIL.Image -> torch.Tensor path = r'./figure.jpg' ...
/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2021/12/4 22:34# @Author : 剑客阿良_ALiang# @Site :# @File : image_cartoon_tool.pyfrom PIL import Imageimport torchfrom torchvision.transforms.functional import to_tensor, to_pil_imagefrom torch import nnimport osimport torch.nn...
augmented_image = resize_to_256_square(max_square_image) 裁剪模型特定输入大小的中心 Python # Get the input size of the modelwithtf.compat.v1.Session()assess: input_tensor_shape = sess.graph.get_tensor_by_name('Placeholder:0').shape.as_list() network_input_size = input_tensor_shape[1]...
from PIL import Image from io import BytesIO import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import time import torch import torch.optim as optim import requests from torchvision import transforms, models 第二步:因为将不会对网络进行训练,在Pytorch中初始化预训练的VGG19模型并冻结...