def _np2Tensor(img): np_transpose = np.ascontiguousarray(img.transpose((2, 0, 1))) tensor = torch.from_numpy(np_transpose).float() tensor.mul_(rgb_range / 255)什么意思
时间: 2023-05-25 22:04:32 浏览: 74
这段代码实现了将numpy数组表示的图像数据转换为Pytorch中的Tensor格式。具体来说,它完成以下几步操作:
1. 对原始numpy数组进行转置,将通道数排在第一个维度。这是因为Pytorch中Tensor的格式要求通道数放在第二个维度,所以需要进行调整。
2. 将numpy数组转换为Pytorch中的Tensor格式,并将数据类型设置为float类型。
3. 对Tensor中的所有元素进行归一化操作,将像素值范围从0-255转换为0-1之间的浮点数,其中rgb_range表示像素值的范围(在该代码中未给出具体值)。
综合来说,这段代码实现了将原始图像数据做预处理的功能,为后续的神经网络模型输入做准备。
相关问题
import torchimport cv2import numpy as npfrom models.experimental import attempt_loadfrom utils.general import non_max_suppressionclass YoloV5Detector: def __init__(self, model_path, conf_thresh=0.25, iou_thresh=0.45): self.conf_thresh = conf_thresh self.iou_thresh = iou_thresh self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.model = attempt_load(model_path, map_location=self.device) self.model.eval() def detect(self, image_path): img = cv2.imread(image_path) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = img.transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device).float() / 255.0 # Run inference with torch.no_grad(): results = self.model(img, size=img.shape[-2:]) results = non_max_suppression(results, conf_thres=self.conf_thresh, iou_thres=self.iou_thresh) return results
这是一个使用 YOLOv5 模型进行目标检测的 Python 代码。该类 YoloV5Detector 包含了模型加载、图片预处理和推理的功能。具体来说,会使用 OpenCV 库读取图片,将其转换为 RGB 格式,然后转换为 PyTorch 的 Tensor 格式,并将其送入 YOLOv5 模型中进行推理。最后,使用非极大值抑制算法(NMS)筛选出检测出来的物体,并返回结果。其中,conf_thresh 和 iou_thresh 分别表示置信度和重叠阈值,可以通过调整这两个参数来控制检测结果的准确率和召回率。
import torch import torch.nn.functional as F from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 image = Image.open('3.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 使用 SLIC 算法生成超像素标记图 segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10) # 可视化超像素索引映射 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将超像素索引映射可视化 segment_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') # 定义超像素池化函数 def superpixel_pooling(feature_map, segments): # 获取超像素数量和特征维度 n_segments = np.unique(segments).size n_channels = feature_map.shape[0] # 初始化超像素特征 pooled_features = torch.zeros((n_segments, n_channels)) # 对每个超像素内的像素特征进行聚合 for segment_id in range(n_segments): mask = (segments == segment_id).reshape(-1, 1, 1) pooled_feature = (feature_map * mask.float()).sum(dim=(1, 2)) / mask.sum() pooled_features[segment_id] = pooled_feature return pooled_features # 进行超像素池化 pooled_features = superpixel_pooling(img_tensor, segments) # 可视化超像素特征图 plt.imshow(pooled_features.transpose(0, 1), cmap='gray') plt.show(),上述代码出现问题:AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'float'
这个错误是因为在进行超像素池化时,代码使用了 `mask.float()`,但是 `mask` 是一个 Numpy 数组,没有 `float()` 方法。解决方法是将 `mask` 转换为 PyTorch 张量后再进行类型转换,可以使用 `torch.from_numpy(mask).float()` 来实现。下面是修改后的代码:
```
import torch
import torch.nn.functional as F
from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载图像
image = Image.open('3.jpg')
# 转换为 PyTorch 张量
transform = transforms.ToTensor()
img_tensor = transform(image).unsqueeze(0)
# 将 PyTorch 张量转换为 Numpy 数组
img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0]
# 使用 SLIC 算法生成超像素标记图
segments = slic(img_np, n_segments=60, compactness=10)
# 可视化超像素索引映射
plt.imshow(segments, cmap='gray')
plt.show()
# 将超像素索引映射可视化
segment_img = mark_boundaries(img_np, segments)
# 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像
segment_img = Image.fromarray((segment_img * 255).astype(np.uint8))
# 保存超像素索引映射可视化
segment_img.save('segment_map.jpg')
# 定义超像素池化函数
def superpixel_pooling(feature_map, segments):
# 获取超像素数量和特征维度
n_segments = np.unique(segments).size
n_channels = feature_map.shape[0]
# 初始化超像素特征
pooled_features = torch.zeros((n_segments, n_channels))
# 对每个超像素内的像素特征进行聚合
for segment_id in range(n_segments):
mask = (segments == segment_id).reshape(-1, 1, 1)
mask = torch.from_numpy(mask).float() # 转换为 PyTorch 张量并进行类型转换
pooled_feature = (feature_map * mask).sum(dim=(1, 2)) / mask.sum()
pooled_features[segment_id] = pooled_feature
return pooled_features
# 进行超像素池化
pooled_features = superpixel_pooling(img_tensor, segments)
# 可视化超像素特征图
plt.imshow(pooled_features.transpose(0, 1), cmap='gray')
plt.show()
```
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