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...
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...
import torchfrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as plt# loader使用torchvision中自带的transforms函数loader = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])unloader = transforms.ToPILImage() 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(...
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)...
from PIL import Image from torchvision import transforms def test_dwt(): input_tensor = torch.randn(5, 3, 224, 224) #input_tensor = torch.randn(5, 64, 224, 224) img_path = '/data1/liguanlin/Data…
在PyTorch中,我们可以使用torchvision中的transforms模块来完成将图片转换为Tensor的操作。其中,ToTensor()函数接收一个PIL图像对象,将其转换为PyTorch中的Tensor对象。具体实现如下: ```python import torch import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image img_path = 'path/to/image.jpg' img = ...
，源码如下：def to_tensor(pic): """Convert a ``PIL Image`` or ``numpy.ndarray`` tote...
在上述代码中,input_data表示输入的原始数据,可以是 PIL 图像对象、numpy 数组或其他形状合适的数据。 4. 可选:打印转换后的张量的属性,例如形状和数据类型: 代码语言:javascript 复制 pythonCopy codeprint(input_data_tensor.shape)print(input_data_tensor.dtype) ...
对Tensor的操作包括: Normalize:标准化,即减均值,除以标准差 ToPILImage:将Tensor转为PIL Image对象 如果要对图片进行多个操作,可通过Compose函数将这些操作拼接起来,类似于nn.Sequential。注意,这些操作定义后是以函数的形式存在,真正使用时需调用它的__call__方法,这点类似于nn.Module。例如要将图片调整为224×2242...