這篇文章主要為大家展示了“python、PyTorch圖像讀取與numpy轉(zhuǎn)換的示例分析”，內(nèi)容簡(jiǎn)而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“python、PyTorch圖像讀取與numpy轉(zhuǎn)換的示例分析”這篇文章吧。

專注于為中小企業(yè)提供網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作、成都做網(wǎng)站服務(wù),電腦端+手機(jī)端+微信端的三站合一,更高效的管理,為中小企業(yè)鶴峰免費(fèi)做網(wǎng)站提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。我們立足成都，凝聚了一批互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才，有力地推動(dòng)了千余家企業(yè)的穩(wěn)健成長(zhǎng)，幫助中小企業(yè)通過網(wǎng)站建設(shè)實(shí)現(xiàn)規(guī)模擴(kuò)充和轉(zhuǎn)變。

Tensor轉(zhuǎn)為numpy

np.array(Tensor)

numpy轉(zhuǎn)換為Tensor

torch.Tensor(numpy.darray)

PIL.Image.Image轉(zhuǎn)換成numpy

np.array(PIL.Image.Image)

numpy 轉(zhuǎn)換成PIL.Image.Image

Image.fromarray(numpy.ndarray)

首先需要保證numpy.ndarray 轉(zhuǎn)換成np.uint8型

numpy.astype(np.uint8),像素值[0,255]。

同時(shí)灰度圖像保證numpy.shape為(H,W)，不能出現(xiàn)channels

這里需要np.squeeze()。彩色圖象保證numpy.shape為(H,W,3)

之后Image.fromarray(numpy.ndarray)

PIL.Image.Image轉(zhuǎn)換成Tensor

torchvision.transfrom

img=Image.open('00381fa010_940422.tif').convert('L')

import torchvision.transforms as transforms trans=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])

a=trans(img)

Tensor轉(zhuǎn)化成PIL.Image.Image

先轉(zhuǎn)換成numpy，再轉(zhuǎn)換成PIL.Image.Image

灰度圖像

img=Image.open('00381fa010_940422.tif').convert('L')

import torchvision.transforms as transforms
trans=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])

a=trans(img)
b=np.array(a) #b.shape (1,64,64)
maxi=b.max()
b=b*255./maxi
b=b.transpose(1,2,0).astype(np.uint8)
b=np.squeeze(b,axis=2)
xx=Image.fromarray(b)
xx

彩色圖象

img2=Image.open('00381fa010_940422.tif').convert('RGB')
import torchvision.transforms as transforms
trans=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
a=trans(img2)
a=np.array(a)
maxi=a.max()
a=a/maxi*255
a=a.transpose(1,2,0).astype(np.uint8)
b=Image.fromarray(a)
b

python-opencv

import cv2
a=cv2.imread('00381fa010_940422.tif') #a.shape (64,64,3)
cv2.imwrite('asd.jpg',a)
Image.fromarray(a)
b=cv2.imread('00381fa010_940422.tif',0)#b.shape (64,64)
Image.fromarray(b)

cv2.imread()返回numpy.darray， 讀取灰度圖像之后shape為(64,64)，RGB圖像的shape為(64,64,3)，可直接用Image.fromarray()轉(zhuǎn)換成Image。

cv寫圖像時(shí)，灰度圖像shape可以為(H,W)或（H,W,1)。彩色圖像（H,W,3）

要從numpy.ndarray得到PIL.Image.Image，灰度圖的shape必須為(H,W)，彩色為(H,W,3)

對(duì)于Variable類型不能直接轉(zhuǎn)換成numpy.ndarray,需要用.data轉(zhuǎn)換

np.array(a.data)

以上是“python、PyTorch圖像讀取與numpy轉(zhuǎn)換的示例分析”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道！

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)scvps.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無(wú)理由+7*72小時(shí)售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國(guó)服務(wù)器、虛擬主機(jī)、免備案服務(wù)器”等云主機(jī)租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡(jiǎn)單易用、服務(wù)可用性高、性價(jià)比高”等特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)，專為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場(chǎng)景需求。

當(dāng)前題目：python、PyTorch圖像讀取與numpy轉(zhuǎn)換的示例分析-創(chuàng)新互聯(lián)
URL鏈接：http://chinadenli.net/article16/spggg.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供響應(yīng)式網(wǎng)站、微信小程序、標(biāo)簽優(yōu)化、關(guān)鍵詞優(yōu)化、網(wǎng)站收錄、微信公眾號(hào)

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來(lái)源： 創(chuàng)新互聯(lián)