将图片转换为tensor并RESIZE成300*300的正方形,缺失的部分用白色填充
时间: 2024-03-07 07:47:34 浏览: 24
好的,你可以使用 PyTorch 中的 torchvision.transforms 模块来实现将图片转换为 tensor 并 resize 成 300*300 的正方形,缺失的部分用白色填充。具体的步骤如下:
1. 导入需要的模块:
```
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
```
2. 定义一个函数,用于将图像转换为 PyTorch 张量并 resize 成 300*300 的正方形,缺失的部分用白色填充:
```
def image_to_tensor(image_path):
# 打开图像
img = Image.open(image_path)
# 创建一个转换对象,用于将图像转换为 PyTorch 张量并 resize 成 300*300 的正方形
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((300, 300)),
transforms.ToTensor(),
])
# 将图像转换为 PyTorch 张量
tensor_img = transform(img)
# 创建一个白色背景的图像
white_img = Image.new('RGB', (300, 300), (255, 255, 255))
# 计算图像在白色背景中的位置
left = (300 - tensor_img.shape[2]) // 2
top = (300 - tensor_img.shape[1]) // 2
# 将图像粘贴到白色背景中
white_img.paste(Image.fromarray((tensor_img.permute(1, 2, 0).numpy() * 255).astype('uint8')), (left, top))
# 将白色背景的图像转换为 PyTorch 张量
tensor_white_img = transforms.ToTensor()(white_img)
return tensor_white_img
```
3. 调用函数并传入图像路径,即可得到转换后的 PyTorch 张量:
```
tensor_img = image_to_tensor('path/to/image.jpg')
```
这个函数中,首先使用了 Compose() 函数创建了一个转换对象,其中包含了两个转换操作:将图像 resize 成 300*300 的正方形和将图像转换为 PyTorch 张量。然后将原始图像转换为 PyTorch 张量,并创建一个白色背景的图像。接着计算图像在白色背景中的位置,并将图像粘贴到白色背景中央,最后将粘贴后的白色背景图像转换为 PyTorch 张量并返回。