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Pytorch之ToPILImage()不輸出圖片問題及解決

 更新時(shí)間：2024年02月27日 10:30:37   作者：Adversity-sl  
這篇文章主要介紹了Pytorch之ToPILImage()不輸出圖片問題及解決方案,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

Pytorch ToPILImage()不輸出圖片

先導(dǎo)torchvision包

from PIL import Image
from torchvision.transforms import ToTensor,ToPILImage

定義轉(zhuǎn)換操作

img_to_tensor = ToTensor() # img -> tensor
tensor_to_pil = ToPILImage() # tensor -> img

讀取圖片

img = Image.open('../test.jpg') # ‘' 引號(hào)內(nèi)為要讀取圖片的相對(duì)路徑

把讀取的圖片轉(zhuǎn)換成tensor進(jìn)而對(duì)其操作,

unsqueeze(0)是在給轉(zhuǎn)換后的tensor加一個(gè)維度

input = img_to_tensor(img).unsqueeze(0) #torch.Size([1, 3, 960, 720])

對(duì)圖像進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的操作，此處用的3*3的kernel進(jìn)行銳化卷積

kernel = t.ones(3,3)/-9.
kernel[1][1] = 1
conv = nn.Conv2d(1,1,(3,3),1,bias=False) #卷積
conv.weight.data = kernel.view(1,1,3,3) #權(quán)重

將圖片傳入卷積層，并輸出

out = conv(V(input)) 
tensor_to_pil(out.data.squeeze(0)).show()

注意，此處若不用.show()則輸出臺(tái)無顯示。

另附torchvision.transforms.ToTensor及torchvision.transforms.ToPILImage的轉(zhuǎn)換過程

torchvision.transforms.ToTensor

對(duì)于一個(gè)圖片img，調(diào)用ToTensor轉(zhuǎn)化成張量的形式，發(fā)生的不是將圖片的RGB三維信道矩陣變成tensor

圖片在內(nèi)存中以bytes的形式存儲(chǔ)，轉(zhuǎn)化過程的步驟是：

  • img.tobytes() 將圖片轉(zhuǎn)化成內(nèi)存中的存儲(chǔ)格式
  • torch.BytesStorage.frombuffer(img.tobytes() ) 將字節(jié)以流的形式輸入，轉(zhuǎn)化成一維的張量
  • 對(duì)張量進(jìn)行reshape
  • 對(duì)張量進(jìn)行permute（2,0,1）
  • 將當(dāng)前張量的每個(gè)元素除以255
  • 輸出張量

torchvision.transforms.ToPILImage

對(duì)于一個(gè)Tensor的轉(zhuǎn)化過程是：

  • 將張量的每個(gè)元素乘上255
  • 將張量的數(shù)據(jù)類型有FloatTensor轉(zhuǎn)化成Uint8
  • 將張量轉(zhuǎn)化成numpy的ndarray類型
  • 對(duì)ndarray對(duì)象做permute (1, 2, 0)的操作
  • 利用Image下的fromarray函數(shù)，將ndarray對(duì)象轉(zhuǎn)化成PILImage形式
  • 輸出PILImage

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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