虽然有 torchvision.utils.save_image 方法可以方便地保存tensor类型图片,调用方法如下: from torchvision.utils import save_image save_image(tensor , filename , padding =0) 1. 2. 3. 这个方法不仅可以保存图片,而且可以保存多个图片拼接后输出。但是对于不同通道不同类型,如RGB和灰度图,的图片,仍然有不方便...
tensor数据类型保存时不用再转为PIL.Image或numpy.ndarray,pytorch直接给我们写好了一个方法。 torchvision.utils.save_image(tensor, fp) → None 描述 直接将tensor数据保存为图像。 参数 tensor(Tensor or list):待保存的tensor数据。如果给以一个四维的mini-batch的tensor,将调用网格方法,然后再保存到本地。 fp...
在PyTorch中,将tensor保存为图片的过程通常涉及几个关键步骤:调整tensor的数据范围、转换为PIL图像可接受的格式,并使用PIL库进行保存。以下是详细步骤和相应的代码示例: 1. 调整Tensor的数据范围 在将tensor保存为图片之前,通常需要将tensor的数据范围调整到合适的区间。对于大多数图像格式,像素值通常位于[0, 1]或[0...
defsave_image_tensor2pillow(input_tensor: torch.Tensor, filename):"""将tensor保存为pillow :param input_tensor: 要保存的tensor :param filename: 保存的文件名"""assert(len(input_tensor.shape) == 4andinput_tensor.shape[0] == 1)#复制一份input_tensor =input_tensor.clone().detach()#到cpuin...
save_image(batch_tensor, "saved_image.png") 1. 2. 3. 4. 5. 4. 图像数据关系图与类图 在我们的图像处理工作流程中,各种类和对象之间的关系是集中在输入(待处理图像)、转换(处理过程)、输出(保存的图像数据)之间的。以下是一个ER图和类图,用于展示这些关系。 ER图 IMAGEstringpathstringformatintwidth...
Example usage is given in this notebook torchvision.utils.save_image(tensor, filename, nrow=8, padding=2, normalize=False, range=None, scale_each=False) 将给定的Tensor保存成image文件。如果给定的是mini-batch tensor,那就用make-grid做成雪碧图,再保存。
def save_image(tensor, **para): dir = 'results' image = tensor.cpu().clone() # we clone the tensor to not do changes on it image = image.squeeze(0) # remove the fake batch dimension image = unloader(image) if not osp.exists(dir): os.makedirs(dir) image.save('results_{}/s{...
1 PIL读取图片转化为Tensor 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 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) ...
用torchvision.utils.save_image(tensor, fp, format, normalize=True)可以将一个 batch 的图片给保存下来,因为这里面直接会调用make_grid函数,跟上面是一样的效果 tensor(Tensororlist) – Image to be saved. If given a mini-batch tensor, saves the tensor as a grid of images by callingmake_grid. ...
, # 根据需要调整图像大小 transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.5], [0.5]) # 标准归一化, p1.均值 p2.方差 ]) image_tensor = transform(img_np) if image_tensor.shape[0] == 1: image_tensor = image_tensor.repeat(3, 1, 1) res = { 'img_ten...