怎么让图像二值化后大小和之前一样

如果想保持二值化后的图像大小与原图一致，可以使用一些方法来实现。其中一种方法是使用像素填充，即将二值化后的图像像素值由0和255改为其他值，例如中间值128，这样可以将每个像素的值由1 bit扩展为8 bits，即使用一个字节来表示每个像素。这样做的缺点是会增加图像的噪声和失真，因此需要根据具体情况选择是否使用。

另一种方法是使用无损压缩算法，例如PNG格式，这种格式可以将二值化后的图像压缩成较小的文件大小，同时保持图像质量不变。这种方法的优点是可以保留图像的清晰度和细节，但是需要额外的编码和解码过程，因此需要一定的计算资源。

相关问题

为什么图像二值化后大小和之前不一样

图像二值化是将图像中的像素值转换为只有两种取值的操作，一般是将灰度图像中的像素值转换为黑色和白色两种取值。在这个过程中，图像的像素值由原来的256个级别变为只有两种，因此图像的大小会变小，因为每个像素只需要用1 bit来表示。例如，一个原始大小为100x100像素的灰度图像，经过二值化后，大小变为100x100x1 bit，即10000 bits，相当于原来大小的1/8。因此，图像二值化后大小和之前不一样是正常现象。

如何让dcgan输入大小为11*11 通道数为1 的灰度图，生成和原始图像一样大小的8-bit color

要让DCGAN输入大小为11x11，通道数为1的灰度图像生成和原始图像一样大小的8-bit color图像，可以通过以下步骤实现：

1. 在DCGAN生成器的输入层之前添加一个卷积层，将输入的灰度图像转换为特征图。这个卷积层的输入通道数为1，输出通道数为64，卷积核大小为5x5，步幅为1，填充为2。这样可以将输入的11x11灰度图像转换为64个11x11的特征图。

2. 在生成器的输出层之前，添加一系列上采样（反卷积）层，将特征图逐步上采样到和原始图像一样大小。在这个例子中，需要添加两个上采样层，每个层将特征图的大小增加一倍。第一个上采样层的输出大小为22x22，第二个上采样层的输出大小为44x44。

3. 在最后一个上采样层之后，添加一个卷积层，将特征图转换为RGB图像。这个卷积层的输入通道数为64，输出通道数为3，卷积核大小为5x5，步幅为1，填充为2。这样可以将64个特征图转换为一个RGB图像。

4. 在输出层之前添加像素量化层，将输出的浮点数值转换为整数值。将每个像素的值乘以255，然后将结果四舍五入到最接近的整数值。这将生成8-bit color图像。

5. 将输出的图像裁剪到原始图像的大小。在这个例子中，从44x44裁剪到128x128。

以下是一个示例代码，说明如何实现上述步骤：

import torch.nn as nn

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, ...):
        # 在输入层之前添加一个卷积层
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
        # 初始化生成器网络结构

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.fc(x)
        x = x.view(x.size(0), -1, self.init_size, self.init_size)
        # 添加上采样层
        x = self.upsample1(x)
        x = self.upsample2(x)
        # 添加卷积层
        x = self.conv2(x)
        # 在输出层之前添加像素量化层
        x = nn.functional.pixel_shuffle(x, 2)
        x = x.round()
        # 裁剪图像到原始大小
        x = x[:, :, :128, :128]
        return x

在上面的代码中，`self.conv1`是一个输入通道数为1，输出通道数为64的卷积层。`self.upsample1`和`self.upsample2`是两个上采样（反卷积）层，每个层将特征图的大小增加一倍。`self.conv2`是一个输入通道数为64，输出通道数为3的卷积层，将特征图转换为RGB图像。

通过这种方法，可以让DCGAN输入11x11，通道数为1的灰度图像生成和原始图像一样大小的8-bit color图像。需要注意的是，这种方法需要在训练时使用与目标图像大小相同的图像，以确保生成器能够生成正确大小的图像。