利用Image下的fromarray函数,将ndarray对象转化成PILImage形式 输出PILImage defto_pil_image(pic,mode=None):"""Convert a tensor or an ndarray to PIL Image.See :class:`~torchvision.transforms.ToPILImage` for more details.Args:pic (Tensor or numpy.ndarray): Image to be converted to PIL Image.mod...
31. 转灰度图 —— TF.to_grayscale 32. 转PIL 图像 —— TF.to_pil_image 33. 转tensor —— TF.to_tensor 34. 垂直翻转 —— TF.vflip 四、代码文件 参考文档: Transforming and augmenting imagespytorch.org/vision/stable/transforms.html torchvision提供了一些数据增强的方法,使用pytorch训练网络时...
defsave_image(tensor,filename,nrow=8,padding=2,normalize=False,range=None,scale_each=False,pad_value=0):"""Save a given Tensor into an image file. Args: tensor (Tensor or list): Image to be saved. If given a mini-batch tensor, saves the tensor as a grid of images by calling ``m...
2)转换为图像 ToPILImage() 4、torchvision.utils 4.1 图像拼接 grid 4.2 tensor存储为图片 save_img Torchvision 是 PyTorch 的一个视觉处理工具包,独立于PyTorch,需要另外安装 它包括4个类,各类的主要功能如下: 1)datasets:提供常用的数据集加载,设计上都是继承自torch.utils.data.Dataset,主要包括MMIST、CIFAR10...
image_numpy = (np.transpose(image_numpy, (1, 2, 0)) + 1) / 2.0 * 255.0 1. 先进行把对应的通道 转换回去,然后乘上方差,再加上均值,再把范围回到0-255 对应的参考代码如下 # Converts a Tensor into a Numpy array # |imtype|: the desired type of the converted numpy array ...
将 PIL.Image 或 Numpy.ndarray 格式的数据转化为 Tensor 格式。transforms.ToPILImage(mode=None)将 ...
再resize。RandomHorizontalFlip()：随机水平翻转给定的PIL Image。RandomVerticalFlip()：随机垂直翻转给定的PIL Image。ToPILImage()：将Tensor或numpy.ndarray转换为PIL Image。FiveCrop(size)：将给定的PIL图像裁剪成4个角落区域和中心区域。Pad(padding, fill=0, padding_mode=‘constant’)：对PIL边缘进行填充。
ToTensor()- Converts a PIL.Image (RGB) or numpy.ndarray (H x W x C) in the range [0, 255] to a torch.FloatTensor of shape (C x H x W) in the range [0.0, 1.0] ToPILImage()- Converts a torch.*Tensor of range [0, 1] and shape C x H x W or numpy ndarray of dtype...
import torchvisionmodel = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)# set it to evaluation mode, as the model behaves differently# during training and during evaluationmodel.eval()image = PIL.Image.open('/path/to/an/image.jpg')image_tensor = torchvision.transforms....
(<PIL.Image.Image image mode=RGB size=497x500 at0x11D99A9B0>,0)<PIL.Image.Image image mode=RGB size=497x500 at0x11DD24278>0 然后定义一个对数据进行处理的transform: #可以看出来此时得到的图片数据已经是处理过后的tensor数据了 print(dataset[0][0]) ...