Image.open返回的img形状
时间: 2024-04-04 15:07:06 浏览: 8
Image.open()返回的是一个PIL(Python Imaging Library)的Image对象,其形状取决于打开的图像文件的格式和大小。一般情况下,它是一个二维或三维的数组,其中二维数组表示图像的宽度和高度,三维数组表示图像的宽度,高度和通道数(比如RGB图像有三个通道)。你可以使用Image对象的size属性来获取图像的宽度和高度,使用getbands()方法来获取图像的通道数。
相关问题
img = Image.open('path/to/image.jpg')将img转换为tensor张量
要将 `img` 转换为 PyTorch 张量,可以使用 `torchvision.transforms.functional.to_tensor` 函数,示例代码如下:
```python
import torch
from PIL import Image
from torchvision.transforms import functional as F
# 加载图像
img = Image.open('path/to/image.jpg')
# 将图像转换为 PyTorch 张量
tensor_img = F.to_tensor(img)
```
这里,我们使用 `F.to_tensor()` 函数将 PIL 图像对象 `img` 转换为 PyTorch 张量 `tensor_img`。`tensor_img` 的形状为 `(C, H, W)`,其中 `C` 是通道数,`H` 和 `W` 分别是高度和宽度。需要注意的是,`F.to_tensor()` 函数会将图像的像素值缩放到 `[0, 1]` 范围内。如果需要将像素值缩放到 `[-1, 1]` 范围内,可以使用 `F.normalize()` 函数。
for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) 这里想要输入16张图应该怎么修改
要修改代码以适应输入16张图像,您需要进行以下更改:
1. 将 `BATCH_SIZE` 的值从 1 改为 16。
2. 修改图像张量的形状,使其与新的批量大小匹配。将 `image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3])` 改为 `image = tf.reshape(image, [16, 208, 208, 3])`。
3. 创建一个占位符 `x`,其形状为 `[16, 208, 208, 3]`。
修改后的代码如下所示:
```python
for index, img in enumerate(test_img):
image = Image.open(img)
image = image.resize([208, 208])
image_array = np.array(image)
***