使用Tensor的.cpu().numpy()方法可以将Tensor转换为NumPy数组。注意,如果Tensor是在GPU上的,需要先调用.cpu()方法将其移动到CPU上。 使用PIL库从NumPy数组创建图像: 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...
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 ...
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. ...
pil_image = transforms.ToPILImage()(x) # 之后在进行转换就行了,data_transform就是上面定义的transforms # 此时x.shape = (1, 28, 28), 这个shape中的1是转换之后自动加的,表示通道数,灰色图像就为1,彩色图像就为3,至于为什么1在前28在后进行表示,这是一位pytorch是通道优先规则,数据类型为tensor, 数...
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。
1]内，因为这是一个非常常见的预处理步骤。Q2：使用torch.tensor(input_image)将图像转换为Tensor。
Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类,通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件,读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。
tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(PIL.Image.open(path)) # Equivalently way np.ndarray与PIL.Image的转换 image = PIL.Image.fromarray(ndarray.astype(np.uint8)) ndarray = np.asarray(PIL.Image.open(path)) 从只包含一个元素的张量中提取值 ...
image = to_tensor(image).unsqueeze(0) *2-1out = net(image.to(device),False).cpu() out = out.squeeze(0).clip(-1,1) *0.5+0.5out = to_pil_image(out) result = os.path.join(output_dir,'{}.{}'.format(uuid.uuid1().hex, _ext)) ...
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() ...