from PIL import Image from torchvision import transforms # 读取图像 img = Image.open("path_to_your_image.jpg") # 定义转换操作 transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()]) # 转换为Tensor img_tensor = transform(img) print(img_tensor.shape) # 输出Tensor的形状,例如: torch.Size([3...
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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...
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 ...
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。
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() ...
最后,如果您使用的是Pytorch,则需要将图像转换为Torch.Tensor。唯一需要注意的是,使用Pytorch,我们的图像维度中首先是通道,而不是最后是通道。最后,我们还可以选择张量的输出类型。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classToTensor(object):def__init__(self,X_type=None,Y_type=None):# must...
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]...
/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...
1.2 比较麻烦的读取方式:先用PIL读取,然后转成tensor import numpy as np from PIL import Image import torchvision import torchvision.transforms as transforms path = './imgs/input/img1.jpg' image = Image.open(path).convert("RGB") # 查看shape ...