pytorch中tensor与numpy、cv2、pillow转换

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)))

相关问题

python中tensor与numpy、cv2、pillow的转换

答：在Python中，我们可以使用NumPy数组来表示图片。同时，我们也可以使用OpenCV库（cv2）或Pillow库来读取和处理这些图片。为了能够在不同的库之间进行数据传递，我们需要进行数据类型的转换。由于PyTorch中的张量（tensor）与NumPy数组具有一定的互操作性，因此可以方便地进行转换。

具体来说，我们可以使用以下方法将张量与NumPy数组相互转换：

- 将NumPy数组转换为张量：使用torch.from_numpy()方法将NumPy数组转换为张量。
- 将张量转换为NumPy数组：使用张量的.numpy()方法将张量转换为NumPy数组。

而要将张量与OpenCV库或Pillow库中的图像相互转换，可以使用以下方法：

- 将OpenCV库中读取的图像转换为张量：使用torch.from_numpy()方法将OpenCV库中读取的NumPy数组转换为张量。
- 将张量转换为OpenCV库中的图像：使用torch.Tensor.numpy()方法将张量转换为NumPy数组，并使用cv2.imshow()方法将NumPy数组转换为图像。
- 将Pillow库中读取的图像转换为张量：使用torchvision.transforms.ToTensor()方法将Pillow库中读取的图像转换为张量。
- 将张量转换为Pillow库中的图像：使用torchvision.transforms.ToPILImage()方法将张量转换为Pillow库中的图像。

pytorch将tensor数据类型转为jpg图片显示图片已破损

PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了一套丰富的操作来处理张量（tensor）数据。将tensor转换为图片并显示是深度学习中常见的操作之一。如果你遇到了将tensor数据类型转换为jpg图片后图片显示破损的问题，可能是因为以下几个原因：

1. 数据类型问题：在转换之前，确保tensor的数据类型是正确的。通常，显示图片需要的数据类型是`uint8`，范围是0到255。如果tensor的数据类型是`float`或`double`，需要将其缩放到[0, 255]的范围内，并且转换为`uint8`类型。

2. 图像范围问题：tensor中存储的像素值需要是有效的。在深度学习中，经常使用[0, 1]或[-1, 1]来表示图像的像素范围。如果图片像素值超出了[0, 255]的范围，显示时会被截断，导致图片破损。

3. 保存格式问题：使用PyTorch保存图片时，需要确保使用正确的格式和正确的函数。如果保存为jpg格式，可以使用Pillow库的`Image.fromarray`函数和`save`方法。

下面是一个基本的例子，展示如何将tensor转换并保存为jpg格式的图片：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 假设tensor是已经存在的图像数据，例如：tensor = torch.rand(3, 224, 224)
# 转换tensor的数据类型为uint8
tensor = (tensor * 255).to(dtype=torch.uint8)

# 如果tensor是一个单通道的灰度图像，需要增加一个维度使其变成三通道
if tensor.ndim == 2:
    tensor = tensor.unsqueeze(0)

# 使用Pillow库将tensor转换为图片
img = Image.fromarray(tensor.numpy())

# 保存图片
img.save('output_image.jpg')

在执行上述代码之前，请确保你的tensor数据是正确的，并且已经按照上述步骤处理过。