img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0]) image = read_image(img_path) label = self.img_labels.iloc[idx, 1] if self.transform: image = self.transform(image) if self.target_transform: label = self.target_transform(label) return image, label 1. 2. 3. ...
ReadImage(mhd_path) # ❷ ct_a = np.array(sitk.GetArrayFromImage(ct_mhd), dtype=np.float32) # ❸ ❶ 我们不关心给定 series_uid 属于哪个子集,因此我们使用通配符来匹配子集。 ❷ sitk.ReadImage隐式消耗了传入的.mhd文件以及.raw文件。 ❸ 重新创建一个 np.array,因为我们想将值类型转换为...
def read_PIL(image_path): image = Image.open(image_path) return image # 获取读到图片的不带后缀的名称 def get_name(image): im_path = image.filename im_name = os.path.split(im_path) # 将路径分解为路径中的文件名+扩展名,获取到的是一个数组格式,最后一个是文件名 name = os.path.split...
__getitem__函数用于加载并返回数据集中给定索引idx的样本,该函数可以根据索引判断图像在磁盘中的位置,利用read_image函数将其转换成一个张量,同时从csv数据self.img_labels中获取图像对应的标签,然后调用transform函数,最后返回图像张量以及标签元组。 def __getitem__(self, idx): img_path = os.path.join(self...
returnlen(self.img_labels)def__getitem__(self,idx):img_path=os.path.join(self.img_dir,self.img_labels.iloc[idx,0])image=read_image(img_path)label=self.img_labels.iloc[idx,1]ifself.transform:image=self.transform(image)ifself.target_transform:label=self.target_transform(label)returnimage,...
因此最终获取数据出来的结果为:获取到图片的路径,然后用image读取出来。 我们现在开始训练,拿到train_loader里面的值,就可以了。 数据预处理 当然上面的步骤只是单独的获取到了数据集,如果我们想要提高模型的泛化能力,就得使用transforms,对图片进行 数据中心化,缩放,裁剪,填充等的一些操作,当然pytorch下的torchvision里面...
❷ sitk.ReadImage隐式消耗了传入的.mhd文件以及.raw文件。 ❸ 重新创建一个 np.array,因为我们想将值类型转换为 np.float3。 对于真实项目,你会想要了解原始数据中包含哪些类型的信息,但依赖像SimpleITK这样的第三方代码来解析磁盘上的位是完全可以的。找到了关于你的输入的一切与盲目接受你的数据加载库提供的...
🐛 Describe the bug import torch import torchvision.io as io image = io.read_image('./1.png') This minimal example does not work. I have tried many different versions of torch with different versions of python. It was working previously, ...
class RAMDataset(Dataset): def __init__(image_fnames, targets): self.targets = targets self.images = [] for fname in tqdm(image_fnames, desc="Loading files in RAM"): with open(fname, "rb") as f: self.images.append(f.read()) def __len__(self): return len(self.targets) de...
torchvision.io.read_image return tensor shape is different with [3, width, height] on the document when reading the grayscale or RGBA image. It returns [1, width, height] or [4, width, height]. https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/io.html#torchvision.io.read_image ...