cv2.imwrite(filename, input_tensor) tensor转pillow保存 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...
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...
deftensor_to_np(tensor):img=tensor.mul(255).byte()img=img.cpu().numpy().squeeze(0).transpose((1,2,0))returnimg 展示numpy格式图片 代码语言:javascript 复制 defshow_from_cv(img,title=None):img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.figure()plt.imshow(img)iftitle is not None:plt.tit...
不再赘述tensor3=torch.Tensor(array1)tensor4=transforms.ToTensor()(array1)print(tensor3.size())print(tensor4.size())# 会增加一个维度# 3.1 numpy2opencv openc格式方便画目标框,图片上面写字(Image格式也可以实现,不是很熟悉,,,)# opencv 读取出来就是numpy的数据格式cv2.imshow("img",np.uint...
cv2归一化 python pytorch tensor 归一化,一张正常的图,或者说是人眼习惯的图是这样的:但是,为了神经网络更快收敛,我们在深度学习网络过程中通常需要将读取的图片转为tensor并归一化(此处的归一化指transforms.Normalize()操作)输入到网络中进行系列操作。如果将转成
self.detector = cv2.FaceDetectorYN.create(str(detection_model_path), "", image_size) 函数首先检查权重文件是否存在,如果不存在,则从web下载。然后使用权重文件和要分析的图像大小创建FaceDetectorYN对象。检测方法采用YuNet检测方法在图像中寻找人脸 def detect(self, image): ...
参考链接-Pytorch中Tensor与各种图像格式的相互转化 下面是整理的 cv、PIL 读取图片,然后PIL2tensor、Tensor2PILImage、tensor2numpy相互转化的代码,建议直接复制运行,观察输出 : torch1.1.0 ,torchvision 0.3.0 from torchvisionimporttransformsfromPILimportImageimportcv2importosimportnumpyasnpif__name__=='__main_...
1. PIL与Tensor相互转换 import torch from PIL import Image import matplotlib.pyplot asplt # loader使用torchvision中自带的transforms函数 loader = transforms.Compose([transforms.ToTensor()]) unloader = transforms.ToPILImage() # 输入图片地址 # 返回tensor变量 ...
image=image.to(device) withtorch.set_grad_enabled(False): outputs=model_ft(image) _,preds=torch.max(outputs,1) print(outputs,F.softmax(outputs,1),preds) if__name__=='__main__': infer() print('finished!') ### tensor([[-2.6512, 2.2383]]) tensor([[0.0075, 0.9925]]) tensor([1...
self.detector = cv2.FaceDetectorYN.create(str(detection_model_path), "", image_size) 函数首先检查权重文件是否存在,如果不存在,则从web下载。然后使用权重文件和要分析的图像大小创建FaceDetectorYN对象。检测方法采用YuNet检测方法在图像中寻找人脸 def detect(self, image): ...