pytorch 读取图像

在PyTorch中，有几种常用的方法可以用来读取图像。一种常用的方法是使用PIL库，通过调用PIL.Image.open()函数来读取图像，并将其转换为PyTorch中的Tensor格式。另一种常用的方法是使用OpenCV库，通过调用cv2.imread()函数来读取图像，并将其转换为PyTorch中的Tensor格式。还有一种方法是使用torchvision.io库中的image.read_image()函数来读取图像，这个函数直接返回一个PyTorch中的Tensor格式的图像。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

pytorch读取图像

PyTorch提供了多种读取图像的方法，包括使用PIL、OpenCV和torchvision.io等库。下面是三种常用的读取图像的方法：

1. 使用PIL库：

   from PIL import Image
   import torch
   
   path = '../dataset/train/hazy/8902.jpg'
   img = Image.open(path)
   img = img.convert('RGB')
   img = torch.from_numpy(np.array(img)).permute(2, 0, 1).float()
   print(type(img))
   print(img.shape)

输出结果为：

   <class 'torch.Tensor'>
   torch.Size([3, 344, 550])

2. 使用OpenCV库：

   import cv2 as cv
   import torch
   
   path = '../dataset/train/hazy/8902.jpg'
   img = cv.imread(path)
   img = cv.cvtColor(img, code=cv.COLOR_BGR2RGB)
   img = torch.from_numpy(img).permute(2, 0, 1).float()
   print(type(img))
   print(img.shape)

输出结果为：

   <class 'torch.Tensor'>
   torch.Size([3, 344, 550])

3. 使用torchvision.io库：

   from torchvision.io import image
   import torch
   
   path = '../dataset/train/hazy/8902.jpg'
   img = image.read_image(path)
   img = img.float()
   print(type(img))
   print(img.shape)

输出结果为：

   <class 'torch.Tensor'>
   torch.Size([3, 344, 550])

注意事项：

1. 读取的图像需要转换为RGB格式。
2. 读取的图像需要转换为torch.Tensor类型。
3. 读取的图像需要进行通道维度的转换。

pytorch读取图像数据集

可以使用PyTorch中的torchvision库来读取图像数据集。具体来说，可以使用torchvision.datasets.ImageFolder类来读取文件夹中的图像数据集，该类会自动将每个文件夹中的图像标记为相应的类别。例如，以下代码可以读取名为“data”的文件夹中的图像数据集：

import torchvision.datasets as datasets

data_dir = 'data'
dataset = datasets.ImageFolder(data_dir)

注意，需要将图像文件放置在名为“data”的文件夹中，并将每个类别的图像放置在该文件夹的不同子文件夹中。