plt.imshow(img.permute(1, 2, 0))

时间: 2024-05-31 22:09:06 浏览: 160
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python中plt.imshow与cv2.imshow显示颜色问题

这段代码使用 PyTorch 中的张量表示图像，将其按照通道维度的顺序重新排列，并使用 Matplotlib 库中的 imshow 函数显示图像。其中，permute(1, 2, 0) 表示将原始张量的第 1 维移动到第 0 维，第 2 维移动到第 1 维，第 0 维移动到第 2 维，即从 (C, H, W) 变为 (H, W, C) 的形式。这样做是因为 Matplotlib 中使用的是通道在最后的图像格式。
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plt.imshow(img.permute(1,2,0)

plt.imshow(img.permute(1,2,0))的作用是将输入的图像张量进行维度转换，并在图像显示中使用plt.imshow()函数来展示图像。 在深度学习中，图像通常采用三维张量的形式表示，即[通道数，高度，宽度]，通道数表示图像...

a = next(iter(dataloader)) print(a[0].shape) img = a[15] img = img *0.5 + 0.5 plt.imshow(img.permute(1,2,0))

这段代码的作用是读取dataloader中的一个batch数据，并将第15张图像进行处理后显示出来。...由于imshow函数默认将图像数据的第三个维度视为通道数，因此需要使用permute函数将通道维度调整到最后一个维度。

将这个代码的输出图片分别保存为.png文件axarr[0].imshow((valid_batch[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) * 0.5) + 0.5) axarr[1].imshow((reconstructed_img_28[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) axarr[2].imshow((reconstructed_img_16[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) axarr[3].imshow((reconstructed_img_8[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) f.set_figheight(5) f.set_figwidth(20) plt.show()

axarr[2].imshow((reconstructed_img_16[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) axarr[3].imshow((reconstructed_img_8[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) f.set_figheight(5) f.set_...

f, axarr = plt.subplots(1,4) axarr[0].title.set_text('Original \n Image') axarr[1].title.set_text('Reconstructed Image with \n 43% Compression') axarr[2].title.set_text('Reconstructed Image with \n 68% Compression') axarr[3].title.set_text('Reconstructed Image with \n 84% Compression') for i in range(4): axarr[i].title.set_fontsize(15) axarr[0].imshow((valid_batch[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) * 0.5) + 0.5) axarr[1].imshow((reconstructed_img_28[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) axarr[2].imshow((reconstructed_img_16[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) axarr[3].imshow((reconstructed_img_8[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) f.set_figheight(5) f.set_figwidth(20) plt.show()

这是一个使用 Matplotlib 库进行可视化的代码片段。...最后，它设置了整个图形的大小，并使用 plt.show() 函数显示了图形。在这个例子中，它显示了四个重建的图像，这些图像是使用不同的压缩比率从原始图像生成的。

将这串代码的输出图片分开保存为四个图像f, axarr = plt.subplots(1,4) axarr[0].title.set_text('Original \n Image') axarr[1].title.set_text('Reconstructed Image with \n 43% Compression') axarr[2].title.set_text('Reconstructed Image with \n 68% Compression') axarr[3].title.set_text('Reconstructed Image with \n 84% Compression') for i in range(4): axarr[i].title.set_fontsize(15) axarr[0].imshow((valid_batch[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) * 0.5) + 0.5) axarr[1].imshow((reconstructed_img_28[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) axarr[2].imshow((reconstructed_img_16[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) axarr[3].imshow((reconstructed_img_8[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) f.set_figheight(5) f.set_figwidth(20) plt.show()

这会将四个图像分别保存为reconstructed_img_0.png，reconstructed_img_1.png，reconstructed_img_2.png，reconstructed_img_3.png。注意，要在调用imshow之前添加axarr[i].axis('off')，以避免保存的...

axarr[3].imshow((reconstructed_img_8[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5)

axarr[3].imshow((reconstructed_img_8[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) * 0.5) + 0.5) plt.show() 在这个代码中，我们首先创建了一个包含4个子图的图像窗口，每个子图用于显示原始图像、Y、U、V通道以及...

如果是图片文件，这个怎么改axarr[3].imshow((reconstructed_img_8[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5

然后，我们使用plt.imshow函数显示图像，并使用plt.show函数将其显示在JupyterLab中。 如果您要对图像进行一些处理，例如乘以0.5并加上0.5，可以在加载图像时进行处理，如下所示： python image = (plt....

from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import torch.nn as nn import torch # 定义超像素池化层 class SuperpixelPooling(nn.Module): def init(self, n_segments): super(SuperpixelPooling, self).init() self.n_segments = n_segments def forward(self, x): # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(x.permute(0, 2, 3, 1).numpy(), n_segments=self.n_segments, compactness=10) # 将超像素标记图转换为张量 segments_tensor = torch.from_numpy(segments).unsqueeze(0).unsqueeze(0) # 将张量 x 与超像素标记图张量 segments_tensor 进行逐元素相乘 pooled = x * segments_tensor.float() # 在超像素维度上进行最大池化 pooled = nn.AdaptiveMaxPool2d((self.n_segments, 1))(pooled) # 压缩超像素维度 pooled = pooled.squeeze(3) # 返回池化后的特征图 return pooled # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 将超像素标记图转换为张量 segments_tensor = torch.from_numpy(segments).unsqueeze(0).float() # 将超像素索引映射可视化 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((mark_boundaries(img_np, segments) * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') # 使用超像素池化层进行池化 pooling_layer = SuperpixelPooling(n_segments=60) pooled_tensor = pooling_layer(img_tensor) # 将超像素池化后的特征图可视化 plt.imshow(pooled_tensor.squeeze().numpy().transpose(1, 0), cmap='gray') plt.show() ，上述代码出现问题：RuntimeError: adaptive_max_pool2d(): Expected 3D or 4D tensor, but got: [1, 1, 3, 512, 512]，如何修改

pooled = pooled.permute(0, 2, 1, 3, 4) # 将超像素维度和通道维度合并为一个维度 pooled = pooled.reshape(1, -1, pooled.size(3), pooled.size(4)) # 在超像素维度上进行最大池化 pooled = nn.AdaptiveMaxPool2d...

有两张大小相同的图像A和B，利用代码：from skimage.segmentation import slic from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage.util import img_as_float import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 # args args = {"image": './1.png'} # load the image and apply SLIC and extract (approximately) # the supplied number of segments image = cv2.imread(args["image"]) segments = slic(img_as_float(image), n_segments=100, sigma=5) # show the output of SLIC fig = plt.figure('Superpixels') ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ax.imshow(mark_boundaries(img_as_float(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)), segments)) plt.axis("off") plt.show() print("segments:\n", segments) print("np.unique(segments):", np.unique(segments)) # loop over the unique segment values for (i, segVal) in enumerate(np.unique(segments)): # construct a mask for the segment print("[x] inspecting segment {}, for {}".format(i, segVal)) mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype="uint8") mask[segments == segVal] = 255 print(mask.shape) # show the masked region cv2.imshow("Mask", mask) cv2.imshow("Applied", np.multiply(image, cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR) > 0)) cv2.waitKey(0)，对A进行超像素分割，将A划分的每个超像素块范围进行记录，应用到B上，使B直接得到超像素图像。给出pytorch实现代码

tensor_image = torch.from_numpy(masked_image_b.astype(np.float32)).permute(2, 0, 1) / 255.0 # TODO: Apply your PyTorch model to the tensor_image # Convert the output tensor to a masked image ...

from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import torch.nn as nn import torch # 定义超像素池化层 class SuperpixelPooling(nn.Module): def init(self, n_segments): super(SuperpixelPooling, self).init() self.n_segments = n_segments def forward(self, x): # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(x.numpy().transpose(1, 2, 0), n_segments=self.n_segments, compactness=10) # 将超像素标记图转换为张量 segments_tensor = torch.from_numpy(segments).unsqueeze(0).unsqueeze(0) # 将张量 x 与超像素标记图张量 segments_tensor 进行逐元素相乘 pooled = x * segments_tensor.float() # 在超像素维度上进行最大池化 pooled = nn.AdaptiveMaxPool2d((self.n_segments, 1))(pooled) # 压缩超像素维度 pooled = pooled.squeeze(3) # 返回池化后的特征图 return pooled # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 将超像素标记图转换为张量 segments_tensor = torch.from_numpy(segments).unsqueeze(0).float() # 将超像素索引映射可视化 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((mark_boundaries(img_np, segments) * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') # 使用超像素池化层进行池化 pooling_layer = SuperpixelPooling(n_segments=60) pooled_tensor = pooling_layer(img_tensor) # 将超像素池化后的特征图可视化 plt.imshow(pooled_tensor.squeeze().numpy().transpose(1, 0), cmap='gray') plt.show() ，上述代码出现问题：segments = slic(x.numpy().transpose(1, 2, 0), n_segments=self.n_segments, compactness=10) ValueError: axes don't match array，如何修改

segments = slic(x.permute(0, 2, 3, 1).numpy(), n_segments=self.n_segments, compactness=10) 这样可以将维度从 (batch_size, channels, height, width) 转换为 (batch_size, height, width, channels)，以...

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