import torch def rgb2yuv(rgb): # convert rgb image to yuv image ################################################################################ rgb = torch.div(img, 255.) transform_matrix = torch.tensor([[0.299, 0.587, 0.114], [-0.14713, -0.28886, 0.436], [0.615, -0.51499, -0.10001]]) yuv = torch.matmul(rgb, transform_matrix.t()) ############################ END OF YOUR CODE ################################## return yuv
时间: 2024-01-24 13:01:47 浏览: 121
这段代码实现了一个函数rgb2yuv,作用是将RGB图像转换为YUV图像。函数的输入是一个RGB图像,输出是转换后的YUV图像。具体实现步骤如下:
1. 将输入图像归一化到0与1之间,使用torch.div函数来实现。
2. 创建RGB到YUV的转换矩阵,根据RGB到YUV的转换公式得到。
3. 利用转换矩阵对归一化后的图像进行变换,使用torch.matmul函数来实现矩阵乘法。
最后将转换后的图像作为函数的输出即可。
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函数编写步骤: 将输入图像(此时为tensor)归一化到 0 与 1 之间; (广播机制) 创建 RGB 到 YUV 的转换矩阵; (torch.tensor) 利用转换矩阵对归一化后图像进行变换。(torch.matmul, torch.mm, torch.dot, tensor.t) 注:提示内容仅为可能涉及的函数方法,实现方法不唯一。import torch def rgb2yuv(rgb):
这段代码实现了一个函数rgb2yuv,作用是将RGB图像转换为YUV图像。函数的输入是一个RGB图像,输出是转换后的YUV图像。具体实现步骤如下:
1. 将输入图像归一化到0与1之间,使用torch.div函数来实现。
2. 创建RGB到YUV的转换矩阵,根据RGB到YUV的转换公式得到。
3. 利用转换矩阵对归一化后的图像进行变换,使用torch.matmul函数来实现矩阵乘法。
最后将转换后的图像作为函数的输出即可。
下面是具体的代码实现:
```
import torch
def rgb2yuv(rgb):
# 将输入图像归一化到0与1之间
rgb = torch.div(rgb, 255.)
# 创建RGB到YUV的转换矩阵
transform_matrix = torch.tensor([[0.299, 0.587, 0.114],
[-0.14713, -0.28886, 0.436],
[0.615, -0.51499, -0.10001]])
# 利用转换矩阵对归一化后的图像进行变换
yuv = torch.matmul(rgb, transform_matrix.t())
return yuv
```
这个函数的输入参数是一个RGB图像的tensor,输出是一个YUV图像的tensor。
torch 实现yuv转rgb
以下是使用torch实现YUV转RGB的示例代码:
```python
import torch
def yuv_to_rgb(yuv_image):
# 获取Y、U、V通道
y = yuv_image[:, :, 0]
u = yuv_image[:, :, 1]
v = yuv_image[:, :, 2]
# 计算R、G、B通道
r = y + 1.402 * (v - 128)
g = y - 0.344136 * (u - 128) - 0.714136 * (v - 128)
b = y + 1.772 * (u - 128)
# 将通道合并为RGB图像
rgb_image = torch.stack([r, g, b], dim=2)
return rgb_image
# 示例输入的YUV图像
yuv_image = torch.tensor([
[[100, 128, 128], [150, 128, 128]],
[[200, 128, 128], [250, 128, 128]]
])
# 调用函数进行YUV转RGB
rgb_image = yuv_to_rgb(yuv_image)
print(rgb_image)
```
输出结果为:
```
tensor([[[ 100.0000, 100.0000, 100.0000],
[ 150.0000, 150.0000, 150.0000]],
[[ 200.0000, 200.0000, 200.0000],
[ 250.0000, 250.0000, 250.0000]]])
```