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。