Img = cv2.imread(f) Img = torch.tensor(Img) Img = Img.permute(2, 0, 1) Img = Img.numpy()

时间: 2024-05-20 14:12:58 浏览: 198
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浅谈cv2.imread()和keras.preprocessing中的image.load_img()区别

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这段代码使用OpenCV读取一张图片，然后将其转换为PyTorch张量，接着通过.permute()函数调整张量的维度顺序为(通道数，高度，宽度)，最后再将其转换为NumPy数组。这样的处理通常是为了将图片数据转换为PyTorch模型所需的格式。但需要注意的是，这里的代码存在一个问题：在将PyTorch张量转换为NumPy数组时，没有将其转换为浮点数类型，可能会导致精度问题或其他异常。应该使用Img = Img.numpy().astype('float32')来保证数据的正确性。
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tensor_image = torch.from_numpy(masked_image_b.astype(np.float32)).permute(2, 0, 1) / 255.0 # TODO: Apply your PyTorch model to the tensor_image # Convert the output tensor to a masked image ...

--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[11], line 1 ----> 1 predictor.set_image("bingbao.jpg") File /workspace/segment-anything/segment_anything/predictor.py:56, in SamPredictor.set_image(self, image, image_format) 53 image = image[..., ::-1] 55 # Transform the image to the form expected by the model ---> 56 input_image = self.transform.apply_image(image) 57 input_image_torch = torch.as_tensor(input_image, device=self.device) 58 input_image_torch = input_image_torch.permute(2, 0, 1).contiguous()[None, :, :, :] File /workspace/segment-anything/segment_anything/utils/transforms.py:30, in ResizeLongestSide.apply_image(self, image) 26 def apply_image(self, image: np.ndarray) -> np.ndarray: 27 """ 28 Expects a numpy array with shape HxWxC in uint8 format. 29 """ ---> 30 target_size = self.get_preprocess_shape(image.shape[0], image.shape[1], self.target_length) 31 return np.array(resize(to_pil_image(image), target_size)) AttributeError: 'str' object has no attribute 'shape'

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