pytho实现cv2.read读取过程中压缩图片尺寸,缩短resize的时间,并写出pytorch中关于numpy.ascontiguousarray相似或可替代的用法
时间: 2024-03-09 13:47:27 浏览: 16
要在读取图像时压缩图片尺寸,可以在cv2.imread()函数中使用cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_2或cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_4或cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_8来读取缩小后的图像。例如:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_4)
```
这将读取图像并将其压缩到原始大小的四分之一。
关于numpy.ascontiguousarray在PyTorch中的替代方法,可以使用torch.as_tensor()函数。它将numpy数组转换为PyTorch张量,并确保张量是连续的。例如:
```python
import numpy as np
import torch
arr = np.random.rand(3, 3)
tensor = torch.as_tensor(arr)
```
这将创建一个3x3的numpy数组,并将其转换为一个PyTorch张量。
相关问题
pytho实现cv2.read读取1920*1080图片过程中压缩图片尺寸为固定尺寸800*800,缩短resize的时间,并写出pytorch中关于numpy.ascontiguousarray(image)相似或可替代的用法
可以使用cv2.resize()函数将图片压缩为800*800的尺寸,例如:
```
import cv2
image = cv2.imread('example.jpg')
resized_image = cv2.resize(image, (800, 800))
```
这样可以有效缩短resize的时间。
在PyTorch中,可以使用torch.as_tensor()函数将numpy数组转换为Tensor,并使用torch.transpose()函数交换维度,以达到类似numpy.ascontiguousarray()的效果。具体用法如下:
```
import torch
import numpy as np
image = cv2.imread('example.jpg')
resized_image = cv2.resize(image, (800, 800))
tensor_image = torch.as_tensor(np.transpose(resized_image, (2, 0, 1)).copy())
```
其中,np.transpose(resized_image, (2, 0, 1))将图片的维度从(h, w, c)转换为(c, h, w),然后使用copy()函数复制数组,避免共享内存。最后调用torch.as_tensor()将numpy数组转换为PyTorch的Tensor。
编写代码实现功能:在文件 c:\data.txt 中写入内容“学习pytho
可以使用Python的文件操作来实现在文件中写入内容的功能。
首先,需要打开或创建文件对象,并以写入模式打开"data.txt"文件。可以使用open()函数来实现:
```python
file = open('c:\data.txt', 'w')
```
接下来,可以使用文件对象的write()方法来写入内容。在这个例子中,我们要写入的内容是"学习pytho。",所以可以使用write方法来写入这个字符串:
```python
file.write('学习pytho。')
```
最后,记得要关闭文件对象,以释放资源:
```python
file.close()
```
完整的代码如下所示:
```python
file = open('c:\data.txt', 'w')
file.write('学习pytho。')
file.close()
```
运行这段代码后,会在 c:\data.txt 文件中写入内容“学习pytho。”。同时,如果文件不存在,会自动创建该文件并写入内容。如果文件已存在,写入的内容会覆盖原来的内容。
希望以上回答对您有所帮助。