把图片的tensor格式转化成numpy格式，并把图像保存在某文件夹下

要将图片的 tensor 格式转换为 numpy 格式，并将其保存到指定文件夹下，可以使用 PyTorch 中的 `numpy()` 函数和 OpenCV 库中的 `imwrite()` 函数。以下是将 tensor 转换为 numpy 格式并保存到指定文件夹下的示例代码：

import torch
import cv2

# 加载图像
img_tensor = torch.load('image.pt')

# 将 tensor 转换为 numpy 数组
img_numpy = img_tensor.numpy()

# 保存图像到指定文件夹下
cv2.imwrite('path/to/folder/image.jpg', img_numpy)

在这段代码中，我们首先使用 PyTorch 的 `load()` 函数加载了图像，然后使用 `numpy()` 函数将其转换为 numpy 数组。最后，我们使用 OpenCV 库中的 `imwrite()` 函数将 numpy 数组保存为图片文件。你需要将 `path/to/folder/` 替换为你想要保存图像的文件夹路径，并指定图片文件的格式（如 PNG、JPEG 等）。

相关问题

将文件夹内的多张png图像转化为tensor并保存

将文件夹内的多张PNG图像转换为张量并保存的步骤如下：

1. 使用Python的Pillow库打开PNG图像文件。
2. 将图像数据转换为NumPy数组。
3. 将NumPy数组转换为PyTorch张量。
4. 将PyTorch张量保存为.pt文件。
5. 遍历文件夹中的所有PNG图像文件，将它们转换为张量并保存。

以下是一个示例代码，假设有一个文件夹'images'，其中包含多张PNG图像文件，我们要将它们转换为张量并保存为一个.pt文件。

import os
import torch
import numpy as np
from PIL import Image

# 定义文件夹路径和.pt文件名
folder_path = 'images'
file_name = 'images.pt'

# 定义一个空字典用于保存张量
tensor_dict = {}

# 遍历文件夹中的所有PNG图像文件
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.png'):
        # 打开PNG图像并转换为NumPy数组
        img_path = os.path.join(folder_path, filename)
        img_arr = np.array(Image.open(img_path))
        
        # 将NumPy数组转换为PyTorch张量
        tensor = torch.from_numpy(img_arr).permute(2, 0, 1).float()
        
        # 将张量保存到字典中
        key = os.path.splitext(filename)[0] # 使用文件名作为键值
        tensor_dict[key] = tensor

# 保存张量字典为.pt文件
torch.save(tensor_dict, file_name)

在这个示例代码中，我们使用了`os.listdir()`函数遍历文件夹中的所有文件，并使用`os.path.join()`函数拼接文件路径。我们还使用了`os.path.splitext()`函数获取文件名和扩展名，并使用文件名作为键值来保存张量。最后，我们使用`torch.save()`函数将张量字典保存为一个.pt文件。

加载测试集，对TNO数据集的红外与可见光图像进行预处理，返回tensor形式红外与可见光图像。test函数对应融合阶段，用于融合红外与可见光图像。在函数中，需要实例化测试集、加载模型参数，融合测试集中的红外与可见光图像，并将其保存到result文件夹中。

好的，以下是代码实现：

import torch
import os
import numpy as np
from PIL import Image
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from model import FusionNet
from dataset import TNODataTest

def preprocess(img):
    # 对图像进行预处理
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((256, 256)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                             std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    return transform(img)

def test(model_path, result_folder):
    # 实例化测试集
    test_dataset = TNODataTest()
    test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=1, shuffle=False)
    
    # 加载模型参数
    model = FusionNet()
    model.load_state_dict(torch.load(model_path))
    model.eval()
    
    # 融合测试集中的红外与可见光图像并保存结果
    for ir, vis in test_loader:
        ir, vis = ir.cuda(), vis.cuda()
        with torch.no_grad():
            fusion = model(ir, vis)
        fusion = fusion.cpu().squeeze().detach().numpy()
        fusion = (np.transpose(fusion, (1, 2, 0)) * 255).astype(np.uint8)
        fusion_img = Image.fromarray(fusion)
        filename = os.path.join(result_folder, test_dataset.current_filename)
        fusion_img.save(filename)
    
    print("Testing finished and results are saved to", result_folder)

其中，`preprocess`函数用于对图像进行预处理，把图像转换为tensor类型，并进行归一化处理。`test`函数通过实例化测试集、加载模型参数、融合图像并保存结果的方式实现对模型的测试。在融合过程中，首先将红外图像和可见光图像输入模型，得到融合后的结果。然后将结果转换为numpy数组，并将通道维度移到最后，再乘以255转换为图像的像素值范围。最后将融合后的图像保存到result文件夹中。