axarr[0].imshow((valid_batch[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) * 0.5) + 0.5)
时间: 2024-05-26 21:17:44 浏览: 5
这段代码是利用matplotlib库中的imshow()函数来展示一张图像。其中,valid_batch[0]表示取出数据集中的第一张图像,cpu()将其放到CPU上,detach()表示不追踪计算图,permute(1, 2, 0)将图像的维度从(C, H, W)变为(H, W, C),*0.5+0.5将图像像素值范围从[-1, 1]变为[0, 1],最后将处理后的图像作为imshow()函数的输入,展示出来。
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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()
以下是将输出图片保存为.png文件的代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
# 保存图片函数
def save_image(image, filename):
image = np.array(image)
image = (image * 255).astype(np.uint8)
im = Image.fromarray(image)
im.save(filename)
# 显示图片并保存为png文件
f, axarr = plt.subplots(1, 4)
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()
save_image(axarr[0].images[0], 'valid_batch.png')
save_image(axarr[1].images[0], 'reconstructed_img_28.png')
save_image(axarr[2].images[0], 'reconstructed_img_16.png')
save_image(axarr[3].images[0], 'reconstructed_img_8.png')
```
这个代码会将四张图片显示在同一个Figure中,并将每一张图片分别保存为png文件。你可以根据需要修改文件名和路径。注意,这个代码需要导入NumPy、Pillow和Matplotlib库。
将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()中显示的图像分别保存为.png文件
可以在每个imshow()函数后添加savefig()函数来保存图像,如下所示:
```
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)
# 保存图像
plt.savefig(f"reconstructed_img_{i}.png")
f.set_figheight(5)
f.set_figwidth(20)
plt.show()
```
这将在脚本所在的目录中保存四个图像,分别命名为`reconstructed_img_0.png`、`reconstructed_img_1.png`、`reconstructed_img_2.png`和`reconstructed_img_3.png`。