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...
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,...
2.1 Tensor to PIL import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch, torchvision model = torchvision.models.resnet18(pretrained = True) data = torch.rand(1,3,64,64) # a single image wi…
unloader = transforms.ToPILImage() image = iwt_output.cpu().clone() # clone the tensor image = image.squeeze(0) # remove the fake batch dimension print(image.dtype) image = unloader(image) print(type(image)) image.save('high_wavelet.jpg')if __name__ == "__main__": #test_mwcnn...
是0-255就全是0-255,最后经过转换之后会变成0-1 # 话不多说,上代码 # x.shape = (28, 28), 类型为tensor,数据范围(0-1) pil_image = transforms.ToPILImage()(x) # x.shape = (1, 28, 28),经过transforms处理之后默认转化成(1, 28, 28)形状,数据范围0-1 x = data_transform(pil_image)...
2)对Tensor的常见操作如下。 Normalize:标准化,即,减均值,除以标准差。 ToPILImage:将Tensor转为PIL Image。 如果要对数据集进行多个操作,可通过Compose将这些操作像管道一样拼接起来,类似于nn.Sequential。以下为示例代码: 这个东西会被送入你自定义的Dataset中!
1 PIL读取图片转化为Tensor # 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...
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_...
Image.open():读取图像并返回一个 PIL 图像对象。 2.3 将图像转换为 Tensor 我们需要将 PIL 图像转换为张量,以便在 PyTorch 中处理。可以使用torchvision.transforms包中的功能来实现。 transform=transforms.ToTensor()# 创建将图像转换为张量的转换操作image_tensor=transform(image)# 转换图像为张量print(image_tensor...