'''convert PIL Image to numpy array''' I = np.asarray(image,np.float32) - self.mean I = I.transpose((2,0,1))#transpose the H*W*C to C*H*W L = np.asarray(np.array(label), np.int64) #print(I.shape,L.shape) return I.copy(), L.copy(), np.array(size_origin), name...
rgb_mean = np.array([0.485, 0.456, 0.406]) rgb_std = np.array([0.229, 0.224, 0.225]) def preprocess(PIL_img, image_shape): # 预处理函数 process = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.Resize(image_shape), torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize(me...
PIL_img=Image.fromarray(array) 三、可能遇到的问题 3.1 img should be PIL Image. Got <class ‘torch.Tensor’> 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 TypeError:img should bePILImage.Got<class'torch.Tensor'> 这个问题,网上大部分博文甚至stackoverflow上说的都是transforms.Compose(transforms...
# PIL.Image -> torch.Tensorpath = r'./figure.jpg'tensor = torch.from_numpy(np.asarray(PIL.Image.open(path))).permute(2,0,1).float() / 255tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(PIL.Image.open(path)) # Equivalently way ...
orig_img = Image.open(Path('image/000001.tif')) torch.manual_seed(0) # 设置 CPU 生成随机数的 种子 ,方便下次复现实验结果 print(np.asarray(orig_img).shape) #(800, 800, 3) #图像大小的调整 resized_imgs = [T.Resize(size=size)(or...
imgo=torch.tensor(imgo)#s1, s2 = get_sobel(4, 4) # PIL.Image has 4 channels, while cv2.imread has 3 channels#run sobel optsimgo =run_sobel(s1, s2, imgo)#--- trans to uint8 again#去掉多余的 batch维度imgo =np.asarray(imgo.squeeze())#图像的维度是 (height, width, channels...
我们将在这里探索的预训练网络是在 ImageNet 数据集的一个子集上训练的(imagenet.stanford.edu)。ImageNet 是由斯坦福大学维护的一个非常庞大的数据集,包含超过 1400 万张图像。所有图像都标有来自 WordNet 数据集(wordnet.princeton.edu)的名词层次结构,WordNet 是一个大型的英语词汇数据库。
实质上,这一步中的潜变量计算为original_image_latents * (1-mask) + text_based_latents * mask。 完成所有时间步后,我们获得与提示相对应的潜变量。 这些潜变量通过变分自动编码器(VAE)解码器传递,以获得最终图像。VAE 确保生成的图像内部协调一致。 修复绘制的整体工作流程如下: 图17.2:修复绘制的工作流程 ...
size= np.array(image.size) * scale #print(size) [400. 306.78733032] image = image.resize(size.astype(int), Image.ANTIALIAS) # 改变图片大小 if shape: image = image.resize(shape, Image.LANCZOS) # Image.LANCZOS是插值的一种方式 if transform: #print(image) # PIL的JpegImageFile格式(size=(...
toarray()) (二)DataLoader类 有了Dataset创建的数据集后,用DataLoader就可以加载数据集了。很多情况下,需要进行 mini-batch 的计算,即组装成一个个小的批量 class torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=1, shuffle=False, # 每个epoch是否乱序 sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, ...