在tensor转numpy之前需要对tensor做一些处理 如下是一个简单的函数,可以可视化tensor,下次直接拿来用就行 deftensor2im(input_image, imtype=np.uint8):""" Parameters: input_image (tensor) -- 输入的tensor,维度为CHW,注意这里没有batch size的维度 imtype (type) -- 转换后的numpy的数据类型 """mean = ...
def imshow(tensor, title=None):image = tensor.cpu().clone() # we clone the tensor to not do changes on itimage = image.squeeze(0) # remove the fake batch dimensionimage = unloader(image)plt.imshow(image)if title is not None:plt.title(title)plt.pause(0.001) # pause a bit so that...
Pytorch:反transform操作,实现从tensor转成PIL image 该代码为transforms的反函数,实现从tensor转成PIL image,用于在框架的enumerate迭代中的中间图片可视化。 代码思想如下,可以根据具体情况和需要进行修改 deftransform_invert(img_, transform_train):"""将data 进行反transfrom操作:param img_: tensor:param transform...
image = Image.open(image_name).convert('RGB') image = loader(image).unsqueeze(0) return image.to(device, torch.float) # 输入PIL格式图片 # 返回tensor变量 def PIL_to_tensor(image): image = loader(image).unsqueeze(0) return image.to(device, torch.float) # 输入tensor变量 # 输出PIL格式图...
Pytorch: Tensor2Image 在Pytorch 框架下,Debug 过程中通常要将 Tensor 转换为 Image 查看结果,所以会定义下面的函数。 deftensor2Image(image_tensor,imtype=np.uint8):image_numpy=image_tensor[0].cpu().float().numpy()image_numpy=(np.transpose(image_numpy,(1,2,0))+1)/2.0*255.0returnimage_numpy...
transforms.ToPILImage(mode="L")image1=transform1(np.uint8(tensor1.numpy()))# Image接受的图像格式必须为uint8,否则就会报错print(tensor1.size())print(image1)# image.show()image1.save("gray.jpg")# 1.2 Image2tensor tensor格式方便使用torch进行数据增强,也是模型训练的格式# 先剪切,再转为tensor...
PIL_img=transforms.ToPILImage()(tensor_img) 2.2 PIL Image转换为tensor 一般放在transforms.Compose(transforms)组合中正则化操作的前面即可 代码语言:javascript 复制 transforms.ToTensor() 2.3 Numpy转换为PIL Image 代码语言:javascript 复制 fromPILimportImage ...
1 PIL读取图片转化为Tensor 代码语言:javascript 复制 # 输入图片地址 # 返回tensor变量 defimage_loader(image_name):image=Image.open(image_name).convert('RGB')image=loader(image).unsqueeze(0)returnimage.to(device,torch.float) 2将PIL图片转化为Tensor ...
tensor_img = transform(image) tensor_img 查看上述代码的转换! 旋转图像 6. Grayscale 此转换将把原始RGB图像更改为灰度(即黑白)。你可以提供你想要多少个通道作为参数“num_output_channels”的输入。 transform = transforms.Compose([transforms.Grayscale(num_output_channels=1)]) ...