image_tensor = transform(image) 对于加载数据,PyTorch提供了torch.utils.data包,该包包括各种用于加载和组织数据集的类和函数。您可以使用其中的Dataset和DataLoader类来加载数据。首先,需要创建一个自定义的Dataset类来读取和预处理数据。然后,使用DataLoader类来分批处理数据
defload_image(image_path):# 打开图像image=Image.open(image_path).convert('RGB')# 定义一些图像转换操作preprocess=transforms.Compose([transforms.Resize((256,256)),# 将图像调整为256x256transforms.TenCrop(224),# 进行TenCrop操作,得到额外的224x224图像transforms.Lambda(lambdacrops:torch.stack([transfor...
img1 = Image.open('002.jpg')# 因为PIL有自己的数据结构,所以没有shape,dtype属性# print(img1.shape)# print(img1.dtype)print(type(img1)) img1.show() 输出为: <class'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'> 我们可以使用numpy.array()函数,将PIL结构的数据转换成numpy数组。 importmatplotlib.pyplota...
ImageNet数据集是一个计算机视觉数据集,是由斯坦福大学的李飞飞教授带领创建。而ImageNet2012竞赛的数据集,在图像分类数据集中属于最常用的跑分数据集和预训练数据集。除了在官网下载,也可在这里下载,不需要注册,直接选择自己需要的数据集下载即可,比较方便。 选择ImageNet2012,下载之后的文件目录为: ImageNet ILSVRC ...
然后我们可以尝试先将PIL.Image.Image对象转为np.ndarray,然后再转为torch.Tensor类型的对象: np_img = np.asarray(img)print(np_img.dtype)# uint8tensor_from_np = transforms.ToTensor()(np_img)print(type(tensor_from_np))# <class 'torch.Tensor'>print(tensor_from_np.dtype)# torch.float32print...
PIL全称为Python Image Library。是给Python提供图像处理相关的库。 需要使用到的函数: open(文件地址):打开文件,注意是打开,并没有读取。主要作用是保持检查文件地址,同时保证文件是打开的状态。当对图像处理的时候,会自动加载。 show():使用系统自带的图像查看器,查看图像 ...
我们使用imageio模块来加载图像,可以看到lena是一个512*512尺寸的美女,有3个通道。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import imageio img_arr = imageio.imread('../../data/p1ch4/lena.jpg') img_arr.shape outs: (512, 512, 3) 如果说我们想给维度换一下位置,可以使用permute方法...
加载数据时,我们可以通过obj = torch.load(filepath)来恢复数据。这种方法可以有效地保存和加载数据,以便在不同的训练阶段之间进行传递。PyTorch保存图像设置分辨率当处理图像数据时,有时我们需要保存图像并设置分辨率。PyTorch提供了torchvision.utils.save_image()函数来实现这个功能。这个函数可以保存一个批量的图像,并...
# load_img模块importPIL.ImageasImageimporttorchimporttorchvision.transformsastransforms img_size=512iftorch.cuda.is_available()else128#根据设备选择改变后项数大小 defload_img(img_path):#图像读入 img=Image.open(img_path).convert('RGB')#将图像读入并转换成RGB形式 ...
def load_image(image_path, transform=None, max_size=None, shape=None): image = Image.open(image_path) # 读入图片, 下面是一些图片的预处理操作 if max_size: scale = max_size / max(image.size) size= np.array(image.size) * scale ...