img = Image.open(os.path.join(root, file)).convert("RGB") img = img.resize(img_size) # 将图像转换为Numpy数组并进行统计计算 img_array = np.asarray(img)
时间: 2023-10-24 22:05:46 浏览: 58
这段代码用于读取图像并将其转换为Numpy数组,并对每个通道的像素值进行累加,以便计算均值和标准差。
首先,`Image.open()` 函数用于打开图像文件,并将其转换为PIL图像对象。`os.path.join()` 函数用于将图像文件的路径和文件名连接起来。`convert("RGB")` 方法用于将图像转换为RGB模式,以确保图像的通道数为3。
接下来,`resize()` 方法用于将图像缩放到指定的尺寸。这里使用了`(224, 224)`作为示例尺寸,可以根据实际需要进行调整。
然后,`np.asarray()` 函数用于将PIL图像对象转换为Numpy数组。这里使用 `np.asarray()` 函数将PIL图像对象转换为三维Numpy数组,第一维表示图像的高度,第二维表示图像的宽度,第三维表示图像的通道数。
最后,将Numpy数组的每个通道上的像素值进行累加,并用于计算均值和标准差。可以根据需要对每个通道上的像素值进行其他处理,例如减去均值并除以标准差以进行标准化。
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基于pytorch的arcface人脸识别系统中包含LFW函数的datasets.py文件
以下是基于 PyTorch 实现的 ArcFace 人脸识别系统中包含 LFW 数据集的 datasets.py 文件的示例代码:
```python
import os
import numpy as np
from PIL import Image
import torch.utils.data as data
import torchvision.transforms as transforms
class LFWDataset(data.Dataset):
def __init__(self, root, file_list):
self.root = root
self.file_list = file_list
self.transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((112, 112)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])
def __getitem__(self, index):
img_path = os.path.join(self.root, self.file_list[index])
img = Image.open(img_path).convert('RGB')
img = self.transform(img)
return img, 0
def __len__(self):
return len(self.file_list)
def load_lfw_dataset(root, file_list):
dataset = LFWDataset(root, file_list)
return dataset
```
其中,LFWDataset 类封装了 LFW 数据集的读取与预处理逻辑,load_lfw_dataset 函数用于加载 LFW 数据集。在本示例代码中,LFW 数据集的预处理包括将图像大小调整为 $112 \times 112$,并将像素值归一化到 $[-1,1]$ 范围内。在实际使用时,还可以根据需要添加数据增强等处理。
(1)对某一张图片进行显示,显示图片的 size、模式和 format,旋转后显 示,转换为灰度图后进行显示、修改图片为原尺寸的一般进行显示。 (2)对 images 目录先的图片进行批处理,对每张图片加上自己“班内序号 姓 4 / 5 名”格式的文字,并进行保存。 (3)图片拼接:对 images 目录下的所有图片进行横向拼接,并进行保存。
以下是Python代码实现:
(1)对某一张图片进行显示,显示图片的 size、模式和 format,旋转后显示,转换为灰度图后进行显示,修改图片为原尺寸的一般进行显示。
```
from PIL import Image
# 打开图片
img = Image.open('test.jpg')
# 显示图片信息
print('图片大小:', img.size)
print('图片模式:', img.mode)
print('图片格式:', img.format)
# 旋转并显示
img_rotate = img.rotate(45)
img_rotate.show()
# 转换为灰度图并显示
img_gray = img.convert('L')
img_gray.show()
# 修改图片为原尺寸的一半并显示
img_half = img.resize((int(img.size[0]/2), int(img.size[1]/2)))
img_half.show()
```
(2)对 images 目录下的图片进行批处理,对每张图片加上自己“班内序号 姓 4/5 名”格式的文字,并进行保存。
```
import os
from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw
# 遍历目录下的所有图片
for root, dirs, files in os.walk('images'):
for file in files:
if file.endswith('.jpg') or file.endswith('.png'):
# 打开图片
img = Image.open(os.path.join(root, file))
# 添加文字
draw = ImageDraw.Draw(img)
font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 30)
text = '1 Wang 4/5'
draw.text((10, 10), text, font=font, fill='red')
# 保存图片
img.save(os.path.join(root, file.split('.')[0]+'_new.jpg'))
```
(3)图片拼接:对 images 目录下的所有图片进行横向拼接,并进行保存。
```
import os
from PIL import Image
# 获取目录下所有图片
img_list = []
for root, dirs, files in os.walk('images'):
for file in files:
if file.endswith('.jpg') or file.endswith('.png'):
img_list.append(Image.open(os.path.join(root, file)))
# 横向拼接
img_merge = Image.new('RGB', (sum([img.size[0] for img in img_list]), img_list[0].size[1]))
x_offset = 0
for img in img_list:
img_merge.paste(img, (x_offset, 0))
x_offset += img.size[0]
# 保存拼接后的图片
img_merge.save('merge.jpg')
```