将opencv读取的数据转换为tensor

时间: 2023-04-05 17:01:10 浏览: 347
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opencv数据之间的转换

您好,可以使用以下代码将 OpenCV 读取的数据转换为 Tensor: ```python import torch import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread('image.jpg') # 转换为 PyTorch Tensor tensor = torch.from_numpy(img.transpose((2, 0, 1))).float().div(255) ``` 其中,`img.transpose((2, 0, 1))` 将图片的通道维度从最后一维移动到第一维,`float()` 将数据类型转换为浮点型,`div(255)` 将像素值归一化到 [0, 1] 范围内。最终得到的 `tensor` 可以用于 PyTorch 的深度学习模型中。
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from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 可视化超像素索引映射 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将超像素索引映射可视化 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') 将上述代码中引入超像素池化代码:import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('3.jpg') # 定义超像素分割器 num_segments = 60 # 超像素数目 slic = cv2.ximgproc.createSuperpixelSLIC(img, cv2.ximgproc.SLICO, num_segments) # 进行超像素分割 slic.iterate(10) # 获取超像素标签和数量 labels = slic.getLabels() num_label = slic.getNumberOfSuperpixels() # 对每个超像素进行池化操作,这里使用平均值池化 pooled = [] for i in range(num_label): mask = labels == i region = img[mask] pooled.append(region.mean(axis=0)) # 将池化后的特征图可视化 pooled = np.array(pooled, dtype=np.uint8) pooled_features = pooled.reshape(-1) pooled_img = cv2.resize(pooled_features, (img.shape[1], img.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) print(pooled_img.shape) cv2.imshow('Pooled Image', pooled_img) cv2.waitKey(0),并显示超像素池化后的特征图

import cv2 import numpy as np import torch from skimage.segmentation import slic from skimage.util import img_as_float # 读取A图像和B图像 img_a = cv2.imread(r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\my tools\super_pixel\1.png') img_b = cv2.imread(r'D:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject\my tools\super_pixel\2.jpg') # 转换为浮点数 img_a = img_as_float(img_a) img_b = img_as_float(img_b) # 使用SLIC算法进行超像素分割 segments_a = slic(img_a, n_segments=1000, compactness=10) segments_b = slic(img_b, n_segments=1000, compactness=10) # 计算A图像的超像素范围 segment_ids = np.unique(segments_a) segment_ranges = [] for segment_id in segment_ids: y, x = np.where(segments_a == segment_id) min_x, max_x = np.min(x), np.max(x) min_y, max_y = np.min(y), np.max(y) segment_ranges.append((min_x, min_y, max_x, max_y)) # 创建A图像的超像素范围图 segment_map_a = np.zeros_like(segments_a, dtype=np.int32) for i, segment_range in enumerate(segment_ranges): min_x, min_y, max_x, max_y = segment_range segment_map_a[min_y:max_y+1, min_x:max_x+1] = i # 使用A图像的超像素范围索引对B图像进行分割 segment_map_b = np.zeros_like(segments_b, dtype=np.int32) for i, segment_range in enumerate(segment_ranges): min_x, min_y, max_x, max_y = segment_range segment_id = segments_a[min_y, min_x] y, x = np.where(segments_b == segment_id) segment_map_b[y, x] = i # 转换为PyTorch张量 segment_map_b = torch.Tensor(segment_map_b).long() # 显示B图像的超像素范围图 cv2.imshow('Segment Map', segment_map_b.numpy()) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()。上述代码出现错误: cv2.imshow('Segment Map', segment_map_b.numpy()) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:/a/opencv-python/opencv-python/opencv/modules/highgui/src/precomp.hpp:155: error: (-215:Assertion failed) src_depth != CV_16F && src_depth != CV_32S in function 'convertToShow'

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