PIL(PythonImaging Library)是Python中最基础的图像处理库,而使用PyTorch将原始输入图像预处理为神经网络的输入,经常需要用到三种格式PIL Image、Numpy和Tensor,其中预处理包括但不限于「图像裁剪」,「图像旋转」和「图像数据归一化」等。而对图像的多种处理在code中可以打包到一起执行,一般用transforms.Compose(transform...
在Pytorch中,PIL图像可以通过以下方式转换为Tensor: importtorchfromPILimportImageimage=Image.open('your_image.png')tensor_img=torch.from_numpy(np.array(image)).permute(2,0,1).float()/255.0print(tensor_img)print(tensor_img.shape) 其中,np.array()将PIL Image转换为numpy数组,.permute()调整了数组的...
from PIL import Imagefrom torchvision import transformsdef test_dwt(): input_tensor = torch.randn(5, 3, 224, 224) #input_tensor = torch.randn(5, 64, 224, 224) img_path = '/data1/liguanlin/Datasets/iHarmony/Hday2night/real_images/d17664-20120114-145839.jpg' img = Image.open(img_...
pic (PIL Image or numpy.ndarray): Image to be converted to tensor. Returns: Tensor: Converted image. """returnF.to_tensor(pic)def__repr__(self):returnself.__class__.__name__ +'()' torchvision.transforms.functional.py:32 defto_tensor(pic):"""Convert a ``PIL Image`` or ``numpy...
是0-255就全是0-255,最后经过转换之后会变成0-1 # 话不多说,上代码 # x.shape = (28, 28), 类型为tensor,数据范围(0-1) pil_image = transforms.ToPILImage()(x) # x.shape = (1, 28, 28),经过transforms处理之后默认转化成(1, 28, 28)形状,数据范围0-1 x = data_transform(pil_image)...
1 PIL读取图片转化为Tensor # 输入图片地址# 返回tensor变量def image_loader(image_name):image = Image.open(image_name).convert('RGB')image = loader(image).unsqueeze(0)return image.to(device, torch.float) 2将PIL图片转化为Tensor # 输入PIL格式图片# 返回tensor变量def PIL_to_tensor(image):image...
ToPILImage:将Tensor转为PIL Image。 如果要对数据集进行多个操作,可通过Compose将这些操作像管道一样拼接起来,类似于nn.Sequential。以下为示例代码: 这个东西会被送入你自定义的Dataset中! transforms.Compose([ # 将给定的PIL.Image进行中心切割,得到给定的size ...
通过使用 ToTensor 函数,我们可以将数据转换为 torch.Tensor 对象,这是 PyTorch 框架中常用的数据类型。 ToTensor 的工作原理 当我们调用 ToTensor 函数时,它会执行以下操作: 如果输入数据是一个 PIL 图像对象(Image),ToTensor 函数会将其转换为一个三维浮点数张量。张量的形状为 (C, H, W),其中 C 表示通道数...
Image.open():读取图像并返回一个 PIL 图像对象。 2.3 将图像转换为 Tensor 我们需要将 PIL 图像转换为张量,以便在 PyTorch 中处理。可以使用torchvision.transforms包中的功能来实现。 transform=transforms.ToTensor()# 创建将图像转换为张量的转换操作image_tensor=transform(image)# 转换图像为张量print(image_tensor...
image_tensor = tf(image) 在上面的代码中,我们首先从PIL库导入Image模块,然后从torchvision库导入transforms模块。然后,我们使用Compose()函数创建一个转换序列,其中包含ToTensor()函数。接下来,我们打开一个名为’example.jpg’的图像文件,并使用创建的转换序列将其转换为张量。最后,我们将得到的张量存储在image_tensor...