使用PIL(Python Imaging Library)的Image.fromarray()方法可以从NumPy数组创建图像。由于PIL默认读取的图像格式是RGB,而PyTorch的Tensor格式通常是CHW(通道、高度、宽度),因此在创建图像前可能需要将NumPy数组的形状从CHW转换为HWC。 保存或显示PIL图像: 使用PIL的save()方法可以
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 ...
Tensor对象转换为PIL 将OpenCV的numpy图像转换PIL格式的图像 frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) convert方法 mask = Image.open(mask_file[0]).convert("L") 模式1 1位像素,黑和白,存成8位的像素 L 8位像素,黑白 P 8位像素,使用调色板映射到任何其他模式 RGB 3×8位像素,真彩 RGBA 4×8位...
Deeplearning中常用转换速查 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)) 1. ...
基本的库函数为:opencv,pillow,torchvision(tensor),numpy。 下面讲解他们的基本转换。 注意,tensor一般对图像做了归一化处理,tensor转图像时需要注意观察。 opencv中的颜色通道顺序是BGR。PIL、torch里面的图像颜色通道是RGB。 写在最前 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...
python numpy生成整数 numpy转pil,对数据集的处理会遇到很多的问题,相信这些问题也经常困扰各位,尤其是关于transforms的使用。不得不说这个库非常的好用,帮助我们节省了很多的时间,但是不可避免我们会遇到关于pytorch中的Tensor,numpy以及PIL之间的转化,这主要是因为
PIL 读取image = Image.open({path}) 格式h,w Tensor 读取 image = Image.open(image_name).convert('RGB') image = transforms.ToTensor()(image) 格式:3, height , width 数据类型 :float32--- tensor 颜色通道顺序 : RGB Opencv 读取cv2.imread({path}) 格式...
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。 之后的代码都导入了: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from PIL import ...
matplotlib是python图像处理中让人又爱又恨的库。最近遇到了需要获取plt图像数据的需求,本文记录了将matplotlib图像转换为numpy.array 或 PIL.Image的方法。 众所周知,这个库处理图像会出现内存泄漏的问题,原想着将plt的图转出来用opencv存就好了,然而并没有,牢骚完毕。
tensor = torch.from_numpy(ndarray.copy()).float() # If ndarray has negative stride. Torch.tensor与PIL.Image转换 # pytorch中的张量默认采用[N, C, H, W]的顺序,并且数据范围在[0,1],需要进行转置和规范化 # torch.Tensor -> PIL.Image ...