pytorch中tensor与numpy、cv2、pillow转换
时间: 2023-12-11 16:03:11 浏览: 31
可以使用以下方法进行转换:
将numpy数组转为tensor:
```
import torch
import numpy as np
# 创建numpy数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# 将numpy数组转为tensor
tensor = torch.from_numpy(arr)
```
将tensor转为numpy数组:
```
# 将tensor转为numpy数组
arr = tensor.numpy()
```
将cv2的BGR图像转为RGB图像的tensor:
```
import cv2
# 读入图像,cv2默认读入的是BGR图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 将BGR图像转为RGB图像
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 将RGB图像转为tensor
tensor = torch.from_numpy(img_rgb.transpose((2, 0, 1)))
```
将pillow的RGB图像转为tensor:
```
from PIL import Image
# 读入图像,PIL默认读入的是RGB图像
img = Image.open('image.jpg')
# 将RGB图像转为tensor
tensor = torch.from_numpy(np.array(img).transpose((2, 0, 1)))
```
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将NumPy数组表示的图像转换为PyTorch张量可以使用`torch.from_numpy()`函数。但在实际中,我们通常需要将图像转换为三维张量,其中第一维表示批次大小,第二维和第三维分别表示图像高度和宽度。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import torch
from PIL import Image
# 读取图像并转换为NumPy数组
img = Image.open('image.jpg')
np_array = np.array(img)
# 将NumPy数组转换为PyTorch张量
torch_tensor = torch.from_numpy(np_array)
# 添加批次维度并转换为浮点型
torch_tensor = torch_tensor.unsqueeze(0).float()
```
在这个示例中,我们首先使用Pillow库中的`Image.open()`函数读取图像,并使用NumPy数组表示。然后,我们使用`torch.from_numpy()`将该NumPy数组转换为PyTorch张量。接下来,我们使用`unsqueeze()`函数添加一个批次维度,并使用`float()`将其转换为浮点型。现在,我们的图像就可以在PyTorch中使用了。
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```python
from PIL import Image
import torch
# 读取图像
image = Image.open('example.jpg')
# 调整图像大小
resized_image = image.resize((800, 800))
# 将图像转换为Tensor
tensor_image = torch.as_tensor(np.array(resized_image).transpose(2, 0, 1).copy())
```
在此示例中,我们首先使用Pillow库中的Image.open()函数读取图像,然后使用resize()函数将图像调整为所需大小。最后,我们使用numpy.array()将图像转换为numpy数组,并使用transpose()函数将图像维度从(h, w, c)转换为(c, h, w)。最后,我们使用torch.as_tensor()将numpy数组转换为PyTorch的Tensor。
需要注意的是,Pillow库和OpenCV库在读取和处理图像时可能会有一些微妙的差别,因此在使用Pillow库替代OpenCV库时需要注意这些差别。如果你需要使用Pillow库来处理图像,建议先进行一些测试和实验,确保结果与OpenCV库相同或接近。