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
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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
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img=Image.open('00381fa010_940422.tif').convert('L')import torchvision.transforms as transformstrans=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])a=trans(img)b=np.array(a) #b.shape (1,64,64)maxi=b.max()b=b*255./maxib=b.transpose(1,2,0).astype(np.uint8)b=np.squeeze(b,axis=2)xx=Image.fromarray(b)xx |
彩色圖象
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img2=Image.open('00381fa010_940422.tif').convert('RGB')import torchvision.transforms as transformstrans=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])a=trans(img2)a=np.array(a)maxi=a.max()a=a/maxi*255a=a.transpose(1,2,0).astype(np.uint8)b=Image.fromarray(a)b |
python-opencv
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import cv2a=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，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)
以上這篇python、PyTorch圖像讀取與numpy轉(zhuǎn)換實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持服務(wù)器之家。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/yskyskyer123/article/details/80707038
