目录 收起 对tensor做resize 对numpy数组做padding 对tensor做resize torch resize方法: pytorch.tensor格式图像的resize操作_wzg2016的博客-CSDN博客_pytorch resizeblog.csdn.net/Strive_For_Future/article/details/120943654 在gpu上对图片操作: from torchvision.transforms import Resize torch_resize = Resize...
有一个git源码是使用pillow读取图像,然后转为tensor后进行resize操作,但是我现在接收到的图像数据是opencv格式的,最简单的操作是我直接将opencv的格式转为pil格式,然后继续下一步就行。但是这样就多了一个数据转换,所以不想这么干,简介的步骤就是将opencv的numpy格式的数据直接转为tensor,然后进行resize。 基于以上需求...
image = Image.open("E:/HM_DL/torch_test/torch_py/test1.jpg") image = image.resize((224, 224),Image.ANTIALIAS) image = np.asarray(image) image = image / 255 image = torch.Tensor(image).unsqueeze_(dim=0) image = image.permute((0, 3, 1, 2)).float() model = models.resnet5...
new_h ,new_w = int(new_h), int(new_w) image = transform.resize(image, (new_h, new_w)) landmarks = landmarks * [new_w / w, new_h/h] sample = {"image": image, "landmark": landmarks} return sample #转化成Tensor class ToTensor(object): def __call__(self, sample): i...
Resize:把给定的图片resize到given size; Normalize:Normalized an tensor image with mean and standard deviation; ToTensor:convert a PIL image to tensor (H*W*C)inrange [0,255] to a torch.Tensor(C*H*W)inthe range [0.0,1.0]; ToPILImage: convert a tensor to PIL imageScale:目前已经不用了,...
torch tensor reshape和resize 在PyTorch 中,`reshape` 和 `resize` 都是用来改变张量(Tensor)形状的函数,它们的具体实现有一些不同。 - `reshape` 函数是将原始张量的数据重新排列,以得到一个具有新形状的张量。这个新形状必须与原始张量包含的元素数量相同,否则将会抛出异常。这个函数的实现是基于底层数据的视图...
LandmarksToNumpy: 将img和landmarks从Tensor转换成numpy数组,无初始化参数 classLandmarksToNumpy(LandmarksTransform):def__init__(self): LandmarksResize: 对img进行resize,并且调整landmarks坐标。初始化参数说明,size: Union[Tuple[int, int], int],目标图片resize后大小,顺序为(w,h);keep_aspect: bool...
padded_image = transform(image) ``` 其中,`left`、`top`、`right`和`bottom`分别表示左侧、顶部、右侧和底部的填充像素数,`fill`是填充的颜色值(默认为0)。 需要注意的是,以上示例代码中的`image`是`PIL.Image`类型的图像,如果使用的是PyTorch的Tensor图像,需要先将其转换为`PIL.Image`类型再进行操作,最后...
image_array = torch.tensor(np.array(image)) 3.定义resize操作 接下来,我们需要定义resize操作,可以指定resize操作的目标大小,可以是指定的像素大小,也可以是一个比例因子。使用transforms.Resize类可以轻松实现resize操作。 python resize = transforms.Resize((100, 100)) 4.执行resize操作 将resize操作应用于图像...
最近复现了一篇论文《Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function》,具体可参考Aistudio项目《超分辨率模型-LIIF,可放大30多倍》,主要是基于论文代码(torch 1.6)转换而来,特此记录,希望能帮大家避坑。 1. 导入包不同 # Torch Code import torch from torch.utils.data import Dataset...