permute(1, 2, 0) image = tensor.numpy() image = (image * 255).astype(np.uint8) image = Image.fromarray(image) 首先,将Tensor复制到CPU并调整维度。然后使用.numpy()函数将Tensor转换为numpy数组,并乘以255以还原为原始图像数据类型。最后使用Image.fromarray()将numpy数组转换为PIL Image。 输出为: ...
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...
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...
# 输入图片地址# 返回tensor变量def image_loader(image_name):image = Image.open(image_name).convert('RGB')image = loader(image).unsqueeze(0)return image.to(device, torch.float) 2将PIL图片转化为Tensor # 输入PIL格式图片# 返回tensor变量def PIL_to_tensor(image):image = loader(image).unsqueeze(...
1. PIL与Tensor相互转换 import torch from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 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
通过控制变量,找到了原因所在,开始我转图像是通过tensor转numpy,然后通过scipy.misc.imsave转成图片格式,matlab测的指标有所降低。后来我直接将tensor通过transforms.ToPILImage转成PIL image格式,然后转成图片格式,此时matlab测的指标与python中一样。 建议不要使用scipy.misc.imsave函数,还是使用torchvision中的transforms...
通过控制变量,找到了原因所在,开始我转图像是通过tensor转numpy,然后通过scipy.misc.imsave转成图片格式,matlab测的指标有所降低。后来我直接将tensor通过transforms.ToPILImage转成PIL image格式,然后转成图片格式,此时matlab测的指标与python中一样。 建议不要使用scipy.misc.imsave函数,还是使用torchvision中的transforms...
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 ...
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_...
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...