vis = np.array(vis.cpu()).transpose((1,2,0))
时间: 2023-09-01 15:14:05 浏览: 44
vis = np.array(vis.cpu()).transpose((1,2,0))这一行代码是对numpy数组vis进行操作的,首先将vis从GPU内存中取出(cpu()),然后使用transpose函数将数组的维度进行转置,将原本的(1,2,0)顺序变为(2,0,1)。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pytorch--深度学习神经网络中可视化工具Visdom的使用](https://blog.csdn.net/u014453898/article/details/103962286)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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def __getitem__(self, index): if self.split=='train': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] label_path = self.filepath_label[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) label = np.array(Image.open(label_path)) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) label = np.asarray(Image.fromarray(label), dtype=np.int64) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), torch.tensor(label), name, ) elif self.split=='val': vis_path = self.filepath_vis[index] ir_path = self.filepath_ir[index] image_vis = np.array(Image.open(vis_path)) image_inf = cv2.imread(ir_path, 0) image_vis = ( np.asarray(Image.fromarray(image_vis), dtype=np.float32).transpose( (2, 0, 1) ) / 255.0 ) image_ir = np.asarray(Image.fromarray(image_inf), dtype=np.float32) / 255.0 image_ir = np.expand_dims(image_ir, axis=0) name = self.filenames_vis[index] return ( torch.tensor(image_vis), torch.tensor(image_ir), name, )
这段代码定义了一个自定义数据集类(可能是用于图像分割任务),其中包含了getitem方法用于获取数据。
在getitem方法中,根据数据集的split属性判断是训练集还是验证集。如果是训练集,首先获取对应索引的可见光图像路径(vis_path)、红外图像路径(ir_path)和标签路径(label_path)。然后,使用PIL库的Image.open函数读取可见光图像和标签图像,并使用cv2.imread函数读取红外图像(以灰度图像形式)。接下来,对可见光图像和红外图像进行预处理:将可见光图像转为numpy数组,并将通道维度转置为(2, 0, 1),然后除以255.0进行归一化;将红外图像转为numpy数组,并除以255.0进行归一化,再使用np.expand_dims函数在通道维度上添加一个维度。最后,将标签图像转为numpy数组,并将数据类型设置为int64。
如果是验证集,只获取可见光图像路径(vis_path)和红外图像路径(ir_path),并进行和训练集相同的预处理操作。
最后,根据数据集的split属性,返回不同的数据组合。如果是训练集,返回可见光图像、红外图像、标签图像和名称;如果是验证集,返回可见光图像、红外图像和名称。
这个数据集类用于加载图像数据,并返回用于训练或验证的数据组合。
def make_numpy_grid(tensor_data, pad_value=0,padding=0): tensor_data = tensor_data.detach() vis = utils.make_grid(tensor_data, pad_value=pad_value,padding=padding) vis = np.array(vis.cpu()).transpose((1,2,0)) if vis.shape[2] == 1: vis = np.stack([vis, vis, vis], axis=-1) return vis什么意思
这段代码的作用是将给定的张量数据转换为numpy格式的网格图像,并可以指定填充值和填充大小。它使用了PyTorch的utils工具函数来创建网格图像,并进行了一些numpy处理来确保图像的通道数正确。最后返回numpy格式的网格图像。