img_masked1 = img * torch.from_numpy(mask1).float() 什么意思
时间: 2023-06-08 19:08:09 浏览: 54
这行代码的意思是将一个numpy数组 mask1 转换为 tensor 类型后与 tensor 类型的图像 img 进行逐元素相乘。得到的结果是一个与原图大小相同的 tensor,其中 mask1 的每个元素都与 img 对应位置的元素相乘得到。这种操作可以实现对图像中特定区域进行遮罩或滤波等处理。
相关问题
img_masked1 = img * torch.from_numpy(mask1).float()报错:The size of tensor a (128) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 2
这个错误的原因是img的第三个维度的大小为3,而mask1的第三个维度的大小为1,两个 tensor 的形状不匹配。你需要将 mask1 的形状改为与 img 相同的形状,比如可以将 mask1 在第三个维度上扩展为3,如下所示:
mask1 = np.expand_dims(mask1, axis=2)
img_masked1 = img * torch.from_numpy(mask1).float()
解释 imgs_masked = [] masks = [] for img in imgs: img_masked, mask = mask_random(img) imgs_masked.append(img_masked) masks.append(torch.from_numpy(mask).permute(2, 0, 1)) imgs_masked = torch.stack(imgs_masked) masks = torch.stack(masks)
这段代码的作用是什么?
这段代码的作用是用随机的蒙版对一组图片进行遮盖/掩码,生成遮盖后的图片以及对应的掩码图像,以便进行图像处理或者训练深度学习模型,其中imgs是输入的原始图片列表,imgs_masked是遮盖后的图片列表,masks是对应遮盖后的掩码图像列表。具体实现过程中,函数mask_random(img)用于生成随机的掩码图像,并将原始图像img使用掩码进行遮盖,得到遮盖后的图像img_masked及其对应的掩码图像mask,然后将img_masked及其mask分别加入imgs_masked与masks两个列表中。最后将imgs_masked与masks通过torch.stack()函数组装成张量数组,便于后续操作。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)