pytorch白底黑子图片转换为黑底白字

可以使用以下代码将白底黑子的图片转换为黑底白字：

import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image

# 加载图片并转换为张量
img = Image.open('white_bg_black_text.png')
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
img = transform(img)

# 反转颜色
img = 1 - img

# 保存图片
img = transforms.ToPILImage()(img)
img.save('black_bg_white_text.png')

这段代码首先使用PIL库加载图片，并使用torchvision中的transforms将其转换为张量。然后，通过对张量中的每个像素值进行反转，将白色变为黑色，黑色变为白色。最后将反转后的张量转换为PIL图像，并保存为新的黑底白字图片。

相关问题

pytorch将手写数字图片转换为黑底白字

我们可以使用PyTorch的 torchvision.transforms 模块中的 transforms.Compose() 函数来创建一系列转换，以将手写数字图片转换为黑底白字。

以下是一个示例代码：

import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image

# 创建一个转换序列，将图片转换为黑底白字
transform = transforms.Compose([
    transforms.Grayscale(),  # 将图片转换为灰度图像
    transforms.Resize((28, 28)),  # 将图片大小调整为 28x28 像素
    transforms.ToTensor(),  # 将图片转换为张量
    transforms.Lambda(lambda x: 1 - x)  # 反转图像
])

# 加载图片
img = Image.open('path/to/image.jpg')

# 将图片应用于转换序列并输出结果
img_tensor = transform(img)

在上述代码中，我们首先创建了一个转换序列，其中包含了一系列转换步骤，包括将图片转换为灰度图像、调整大小、将图片转换为张量以及反转图像。然后，我们加载了要转换的图片，将其应用于转换序列，并输出结果。

最后，我们可以使用 torch.nn.functional.pad() 函数来将黑底白字的图片转换为白底黑字。以下是一个示例代码：

import torch.nn.functional as F

# 将黑底白字的图片转换为白底黑字
img_tensor = F.pad(img_tensor, (2, 2, 2, 2), mode='constant', value=1.0)

在上述代码中，我们使用 F.pad() 函数将图片的边缘填充为白色，从而将黑底白字的图片转换为白底黑字。

pytorch黑白像素转换的代码

以下是一个使用 PyTorch 实现黑白图像转换的简单示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 定义黑白图像转换模型
class BWConverter(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(BWConverter, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(1, 3, kernel_size=3, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.relu(x)
        return x

# 加载模型
model = BWConverter()

# 加载预训练模型参数
model.load_state_dict(torch.load('bw_converter.pth'))

# 加载图片并进行预处理
img = Image.open('example.jpg').convert('L')
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(256),
    transforms.ToTensor(),
])
img = transform(img)
img = img.unsqueeze(0)

# 执行黑白图像转换
output = model(img)
output = output.detach().squeeze().permute(1, 2, 0)

# 保存转换后的图片
output_img = transforms.ToPILImage()(output)
output_img.save('output.jpg')

在上述示例代码中，我们定义了一个名为 `BWConverter` 的简单神经网络模型，用于将黑白图像转换为彩色图像。该模型包含一个 `Conv2d` 层和一个 `ReLU` 激活函数层。我们使用预训练的模型参数来实现黑白图像转换，并使用 PyTorch 提供的图片预处理工具，将处理后的图片输入到模型中进行转换。最终，我们将转换后的图片保存到本地文件中。在运行代码之前，请确保已经安装了 PyTorch 和 PIL 库，并将图片文件和预训练模型文件放在正确的位置。