如果图像已经加载为NumPy数组(形状为(H,W,C)(H, W, C)(H,W,C)),可以通过以下两种方式转换为Tensor: 直接使用ToTensor(): python import numpy as np from torchvision import transforms img_np = np.array(img) # 假设img是PIL.Image对象 img_tensor = transforms.ToTensor()(img_np) 手动转置维度后...
from PIL import Image im = Image.open("3d.jpg") print(im) im.save("3d.png") ## 将"3d.jpg"保存为3d.png" im = Image.open("3d.png") ##打开新的png图片 print(im.format, im.size, im.mode) 将PIL对象转换为Tensor 借助torchvision.transforms 即可很方便地实现这个转换,之后再调整一下对应...
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 ...
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在做深度学习时,我们首先会用到python PIL模块中的convert函数将原始图片(例如png)转化为对应的像素值,再将像素值转化成tensor之后进行模型的训练 1、安装PIL:可用"pip install pillow"或"conda install pillow"命令,此处不赘述 2、使用方式: In [1]: from PIL import Image In [2]: input_image = Image.ope...
Python PIL模块中的convert函数使用 在做深度学习的时候,我们首先会用到python PIL模块中的convert函数将原始图片(例如png)转化为对应的像素值,再将像素值转化成tensor之后进行模型的训练。 1、安装PIL 1pipinstallpillow23condainstallpillow 2、使用方式 1fromPILimportImage23input_img = Image.open('input.png')...
PNG图片转为张量 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 ...
之前在进行深度学习训练的时候,偶然发现使用PIL读取图片训练的效果要比使用python-opencv读取出来训练的效果稍好一些,也就是训练更容易收敛。可能的原因是两者读取出来的数据转化为pytorch中Tensor变量稍有不同,这里进行测试。
学习数字图像处理,第一步就是读取图像。这里我总结下如何使用 opencv3,scikit-image, PIL 图像处理库读取图片并显示。 嵌入式视觉 2022/09/05 1.5K0 Pytorch中Tensor与各种图像格式的相互转化 其他 在pytorch中经常会遇到图像格式的转化,例如将PIL库读取出来的图片转化为Tensor,亦或者将Tensor转化为numpy格式的图片。
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)) ...