image = torch.from_numpy(image.astype(np.float32)).unsqueeze(0)什么意思

这行代码的作用是将 `numpy` 数组类型的 `image` 转换为 `torch` 张量类型，并且将其形状从 `(H, W, C)` 转换为 `(1, C, H, W)`，其中 `H` 是图像的高度，`W` 是图像的宽度，`C` 是图像的通道数。

具体地，代码的每个部分的作用如下：

- `image.astype(np.float32)` 将 `image` 数组的数据类型转换为 `np.float32`。
- `np.from_numpy` 将 `numpy` 数组类型的 `image` 转换为 `torch` 张量类型。
- `unsqueeze(0)` 在维度0上添加一个大小为1的维度，将 `(H, W, C)` 的形状转换为 `(1, H, W, C)`。

这个操作通常是为了将单张图片的数据形状变成模型期望的输入形状，其中 `1` 表示 batch size，通常在训练或测试模型时需要将多个样本一起输入，因此需要增加一个 batch size 维度。

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from bm3d import bm3d_rgb from experiment_funcs1 import get_experiment_noise, get_psnr, get_cropped_psnr from PIL import Image import argparse import os import torch import numpy as np from torchvision.utils import save_image def main(): imagename = './test_image1/(1271).jpg' save_dir = 'test_result' save_path = 'noise' y = np.array(Image.open(imagename)) / 255 noise_type = 'g3' noise_var = 0.02 seed = 0 noise, psd, kernel = get_experiment_noise(noise_type, noise_var, seed, y.shape) z = np.atleast_3d(y) + np.atleast_3d(noise) y_est = bm3d_rgb(z, psd) psnr = get_psnr(y, y_est) print("PSNR:", psnr) y_est = np.minimum(np.maximum(y_est, 0), 1) z_rang = np.minimum(np.maximum(z, 0), 1) z_rang = torch.from_numpy(np.transpose(z_rang, (2, 0, 1))).float() y_est = torch.from_numpy(np.transpose(y_est, (2, 0, 1))).float() denoise_img_path = os.path.join(save_dir, 'denoised.jpg') save_image(y_est, denoise_img_path) noise_img_path = os.path.join(save_path, 'noise.jpg') save_image(z_rang, noise_img_path) if __name__ == '__main__': main()改为对灰度图处理

可以将代码中的`bm3d_rgb`函数改为`bm3d`函数，同时将读入图像的方式改为读入灰度图像即可。具体代码如下：

from bm3d import bm3d
from experiment_funcs1 import get_experiment_noise, get_psnr, get_cropped_psnr
from PIL import Image
import argparse
import os
import torch
import numpy as np
from torchvision.utils import save_image

def main():
    imagename = './test_image1/(1271).jpg'
    save_dir = 'test_result'
    save_path = 'noise'
    y = np.array(Image.open(imagename).convert('L')) / 255
    noise_type = 'g3'
    noise_var = 0.02
    seed = 0
    noise, psd, kernel = get_experiment_noise(noise_type, noise_var, seed, y.shape)
    z = y + noise
    y_est = bm3d(z, psd)
    psnr = get_psnr(y, y_est)
    print("PSNR:", psnr)
    y_est = np.minimum(np.maximum(y_est, 0), 1)
    z_rang = np.minimum(np.maximum(z, 0), 1)
    z_rang = torch.from_numpy(z_rang).unsqueeze(0).float()
    y_est = torch.from_numpy(y_est).unsqueeze(0).float()
    denoise_img_path = os.path.join(save_dir, 'denoised.jpg')
    save_image(y_est, denoise_img_path)
    noise_img_path = os.path.join(save_path, 'noise.jpg')
    save_image(z_rang, noise_img_path)

if __name__ == '__main__':
    main()

def image_processing(img,device): # normalize img = img.astype(np.float32) img = (img / 255. - mean_value) / std_value img = img.transpose([2, 0, 1]) img = torch.from_numpy(img) img = img.to(device) img = img.view(1, *img.size()) return img

这段代码是一个图像处理函数，它将输入的图像数据进行归一化和转换操作，并将其转换成 PyTorch 中的 Tensor 格式。具体来说，该函数首先将图像数据类型转换为 np.float32 类型，然后进行归一化操作。归一化操作使用了该函数所在作用域外定义的 mean_value 和 std_value 变量，它们分别表示图像数据在每个通道上的均值和标准差。接着，该函数对图像数据进行了维度转换，将通道维度放到了最前面，并将其转换成 PyTorch 中的 Tensor 格式。最后，该函数将 Tensor 数据的形状改为 (1, C, H, W) 的形式，其中 C、H 和 W 分别表示通道数、高度和宽度。该函数的输入参数中，img 表示输入的图像数据，device 表示计算设备。该函数返回处理后的 Tensor 数据。