lab = cv2.cvtColor(cv2.imread(lab_path), cv2.COLOR_RGB2GRAY)转为torch
时间: 2024-01-13 16:11:37 浏览: 26
将`lab`从OpenCV的numpy数组转为PyTorch的tensor,可以使用`torch.from_numpy()`函数。需要注意的是,如果`lab`是一个灰度图像,它的shape只有两个维度,而PyTorch的tensor需要有三个维度,因此需要先在最后一个维度上新增一个维度。具体的代码如下所示:
```python
import torch
import cv2
lab = cv2.imread(lab_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 读取灰度图像
lab_tensor = torch.from_numpy(lab).unsqueeze(0).unsqueeze(0) # 转为tensor,并在最后一个维度上新增一个维度和batch_size
```
这里使用`cv2.IMREAD_GRAYSCALE`参数读取灰度图像,并将其转为PyTorch的tensor。`unsqueeze(0)`表示在第一个维度上新增一个维度,`unsqueeze(0)`表示在新增的维度上再新增一个维度,这样`lab_tensor`就变成了一个5维张量`(batch_size, channels, height, width, 1)`,其中`channels=1`表示通道数为1。如果你想要处理多张灰度图像,可以将`lab`的第一个维度设置为图像的数量,然后在第二个维度上新增一个维度。