python 利用cv2.read及F.interpolate(input_data1, size = (800, 800), mode='bilinear').float()实现快速读图

好的，让我解释一下如何使用cv2.read和F.interpolate来快速读取图像。

首先，你需要导入cv2和torch.nn.functional库：

import cv2
import torch.nn.functional as F

然后，你可以使用cv2.read()函数来读取图像：

img = cv2.imread('path/to/image.jpg')

接着，你可以使用F.interpolate()函数来将图像的大小调整为指定的大小。这里我们将图像的大小调整为(800, 800)：

img_resized = F.interpolate(torch.from_numpy(img).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0), size=(800, 800), mode='bilinear').float()

在这里，我们首先将图像的numpy数组转换为PyTorch张量，并将通道维度从最后一个位置移动到第一个位置。然后，我们使用unsqueeze()函数将图像张量的维度从3维扩展到4维。最后，我们使用F.interpolate()函数将图像的大小调整为(800, 800)。调整大小后，我们将图像张量的数据类型转换为float类型。

这样，你就可以快速读取并调整大小图像了。

相关问题

def postprocess_tens(tens_orig_l, out_ab, mode='bilinear'): # tens_orig_l 1 x 1 x H_orig x W_orig # out_ab 1 x 2 x H x W HW_orig = tens_orig_l.shape[2:] HW = out_ab.shape[2:] # call resize function if needed if(HW_orig[0]!=HW[0] or HW_orig[1]!=HW[1]): out_ab_orig = F.interpolate(out_ab, size=HW_orig, mode='bilinear') else: out_ab_orig = out_ab out_lab_orig = torch.cat((tens_orig_l, out_ab_orig), dim=1) return color.lab2rgb(out_lab_orig.data.cpu().numpy()[0,...].transpose((1,2,0)))

这段代码实现了一个将颜色信息从 Lab 颜色空间转换到 RGB 颜色空间的函数。具体来说，输入参数 `tens_orig_l` 表示原始图像的亮度通道，是一个形状为 `(1, 1, H_orig, W_orig)` 的张量，其中 `H_orig` 和 `W_orig` 分别是原始图像的高和宽。输入参数 `out_ab` 表示预测得到的颜色信息，是一个形状为 `(1, 2, H, W)` 的张量，其中第一个维度表示有两个通道，分别是 a 和 b 通道；`HW` 表示 `out_ab` 的高和宽。

函数首先判断 `out_ab` 是否需要进行大小调整，如果需要，则调用 `F.interpolate` 进行双线性插值；否则直接使用 `out_ab`。接着，将 `tens_orig_l` 和 `out_ab_orig` 沿着第二个维度拼接起来，得到一个形状为 `(1, 3, H_orig, W_orig)` 的张量 `out_lab_orig`。最后，调用 `color.lab2rgb` 将 `out_lab_orig` 转换成形状为 `(H_orig, W_orig, 3)` 的 RGB 图像，并返回这个图像。

input_var = input_var.to(device) output = model(input_var) if args.arch == 'StrainNet_h' or args.arch == 'StrainNet_l': output = torch.nn.functional.interpolate(input=output, scale_factor=2, mode='bilinear') output_to_write = output.data.cpu() output_to_write = output_to_write.numpy() disp_x = output_to_write[0,0,:,:] disp_x = - disp_x * args.div_flow + 1 disp_y = output_to_write[0,1,:,:] disp_y = - disp_y * args.div_flow + 1 filenamex = save_path/'{}{}'.format(img1_file.stem[:-1], '_disp_x') filenamey = save_path/'{}{}'.format(img1_file.stem[:-1], '_disp_y') np.savetxt(filenamex + '.csv', disp_x,delimiter=',') np.savetxt(filenamey + '.csv', disp_y,delimiter=',')

这段代码是将模型的输出结果进行处理，并将处理后的结果保存到文件中。

首先，`input_var`变量被移动到指定的设备上，以便在设备上进行计算。

然后，使用模型对`input_var`进行前向传播，得到输出结果`output`。

接下来，根据`args.arch`的值判断模型的架构，如果是`StrainNet_h`或者`StrainNet_l`，则对输出结果进行双线性插值，使用`torch.nn.functional.interpolate`函数对`output`进行插值操作，将其尺寸缩放为原来的两倍。

然后，将输出结果转移到CPU上，并将其转换为NumPy数组，存储在`output_to_write`中。

接着，从`output_to_write`中提取出位移场的x分量和y分量，并进行一些后续处理操作。在这段代码中，通过乘以`args.div_flow`并取负数，再加上1来还原位移场的值。

最后，根据输入图像文件的名称生成保存位移场数据的文件名，并将位移场数据保存为CSV文件。

总结来说，这段代码的作用是将模型输出的位移场数据进行处理和保存。其中包括对输出进行插值、还原位移场的值、生成文件名和保存数据等操作。