torchvision.transforms 灰度图

时间: 2023-03-23 20:01:29 浏览: 355
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灰度图的转换

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torchvision.transforms中的Grayscale()函数可以将彩色图像转换为灰度图像。该函数接受一个参数num_output_channels，用于指定输出图像的通道数，默认值为1，即输出单通道灰度图像。如果将num_output_channels设置为3，则输出3通道灰度图像，其中每个通道都具有相同的值，即相同的灰度值。
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灰度图转换

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import torch import torchvision import torch.nn as nn import torchvision.transforms as transforms #超参数 num_classes = 10 #类别个数 num_epochs = 10 #迭代次数/训练次数 learning_rate = 0.01 #学习率，方法更新的速率 batch_size = 64 #批次，批量大小，每次传输图片的个数 #训练集 train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root = './data', train = True, download = True, transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((28,28)),transforms.ToTensor()]) ) #测试集 test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root = './data', train = False, download = True, transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((28,28)),transforms.ToTensor()]) )

MNIST是一个手写数字识别数据集，包含了60000张训练图片和10000张测试图片，每张图片是28x28像素的灰度图像。 代码中使用了torchvision库来加载MNIST数据集。首先定义了一些超参数，包括类别个数、迭代次数、学习率...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\sxq\PycharmProjects\pythonProject\main.py", line 156, in <module> ZG_load = ZG('C:/Users/sxq/PycharmProjects/pythonProject/ZGCS/002.bmp',10) File "C:\Users\sxq\PycharmProjects\pythonProject\main.py", line 150, in ZG ZG_load = applycc(img_tensor, torchvision.transforms.RandomErasing(p=0.9, scale=(0.02, 0.33), ratio=(0.3, 3.3), value='random'), type_zg) File "C:\Users\sxq\PycharmProjects\pythonProject\main.py", line 75, in applycc X = torchvision.transforms.ToPILImage(mode='RGB')(image) File "C:\Users\sxq\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torchvision\transforms\transforms.py", line 226, in __call__ return F.to_pil_image(pic, self.mode) File "C:\Users\sxq\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\torchvision\transforms\functional.py", line 306, in to_pil_image raise ValueError(f"Incorrect mode ({mode}) supplied for input type {np.dtype}. Should be {expected_mode}") ValueError: Incorrect mode (RGB) supplied for input type <class 'numpy.dtype'>. Should be L

这个错误提示是因为在使用ToPILImage方法时，传入的图像数据类型...解决该错误可以将mode参数改为L，表示输出的图像格式为灰度图，这与numpy数组的数据类型相匹配。修改代码中的ToPILImage方法，将mode参数改为L即可。

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training_set = torchvision.datasets.FashionMNIST('./data', train=True, transform=transform, download=True)

- torchvision.datasets.FashionMNIST 是一个内置的 PyTorch 数据集，它包含了 10 个类别的灰度图像，用于衣服的分类任务。 - ./data 是数据集下载到本地的路径。 - train=True 表示加载训练集数据。 - ...

import torch import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from skimage.segmentation import slic from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage.filters import sobel from skimage.color import rgb2gray from PIL import Image # 超像素数量 num_segments = 100 # 加载图像 image = Image.open('test.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img_np) # 使用 SLIC 超像素分割算法 segments = slic(img_np, n_segments=num_segments, compactness=10, sigma=1) # 绘制超像素边界线 edge_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 转换为灰度图像 gray_edge_img = rgb2gray(edge_img) # 使用 Canny 边缘检测算法 edges = sobel(gray_edge_img) edge_map = edges > np.mean(edges) # 绘制超像素范围的线 line_map = np.zeros_like(gray_img) for i in range(num_segments): line_map[segments == i] = edge_map[segments == i].max() # 将线绘制到图像上 line_img = np.zeros_like(img_np) line_img[:, :, 0] = line_map line_img[:, :, 1] = line_map line_img[:, :, 2] = line_map result_img = img_np * (1 - line_img) + line_img * np.array([1, 0, 0]) # 显示结果 result_img = (result_img * 255).astype(np.uint8) result_img = Image.fromarray(result_img) result_img.show()上述代码出现问题：alueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity

这个错误通常出现在数组大小为 0 的情况下进行最大值操作等规约操作时。在这个代码中，这个错误可能是由于 SLIC 算法的参数设置不当导致超像素数量为 0 引起的。 您可以尝试调整 SLIC 算法的参数，或者更换其他超...

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