#!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ import torch from torchvision import utils as vutils def save_image_tensor(input_tensor: torch.Tensor, filename): """ 将tensor保存为图片 :param input_tensor: 要保存的tensor :param filename: 保存的文件名 """ assert (len(input_tensor....
def PIL_to_tensor(image): image = loader(image).unsqueeze(0) return image.to(device, torch.float) # 输入tensor变量 # 输出PIL格式图片 def tensor_to_PIL(tensor): image = tensor.cpu().clone() image = image.squeeze(0) image = unloader(image) return image #直接展示tensor格式图片 def imsh...
import torch from PIL import Image # 创建一个随机的3通道张量 tensor = torch.randn(3, 256, 256) # 将张量转换为图像 image = Image.fromarray(tensor.numpy()) # 保存图像到本地 image.save('tensor_image.png') 在上述示例中,首先创建了一个随机的3通道张量。然后,使用numpy()方法将张量转换为NumPy...
import torch from PIL import Image 加载图像并将其转换为torch.Tensor格式: 代码语言:txt 复制 image_path = 'path_to_image.jpg' # 图像文件的路径 image = Image.open(image_path) image_tensor = torch.from_numpy(np.array(image)) 将torch.Tensor转换为PIL图像格式: 代码语言:txt 复制 pil_image =...
def image_loader(image_name): image= Image.open(image_name).convert('RGB') image= loader(image).unsqueeze(0)#用来满足网络的输入维度的假batch维度,即不足之处补0returnimage.to(device, torch.float) # 输入PIL格式图片 # 返回tensor变量
在v0.8.0之前,torchvision中的转换传统上是以PIL为中心的,因此存在多个限制。现在,从v0.8.0开始,转换实现与Tensor和PIL兼容,我们可以实现以下新功能: 变换多波段torch张量图像(具有3-4个以上通道) torchscript与用于部署的模型一起进行转换 支持GPU加速
def imshow(tensor, title=None): 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) plt.imshow(image) if title is not None: ...
for image creation open3d::t::geometry::Image im(o3d_tensor); auto im_colour = im.ColorizeDepth(255./320., 0, 320); // I expect the range of the float image to be between 0 and 320 open3d::t::io::WriteImage("test.png", im_colour); //Saves, but image is unrecognisable /...
2.1 `Image` 、`Tensor` 与 `ndarray` 之间的相互转化 2.1.1 ToTensor() 2.1.2 PILToTensor() 2.1.3 ToPILImage() 2.2 常见的图像操作 2.2.1 TF.adjust_brightness() 2.2.2 TF.adjust_contrast() 2.2.3 TF.adjust_saturation() 2.2.4 TF.adjust_sharpness() ...
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,在这个过程中,主要问题花在数据对其上,就是需要对比以下转换的数据是否一致 import cv2 import torch from PIL import Image from torchvision import transforms #pil加载的图像默认是...