Tensor格式plt.imshow 显示

时间: 2023-12-11 13:33:46 浏览: 210
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Pytorch中Tensor与各种图像格式的相互转化详解

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要使用Tensor格式在plt.imshow中显示图像，需要将其转换为numpy数组格式。可以使用Tensor.numpy()方法将Tensor转换为numpy数组，然后再使用plt.imshow()方法显示图像。以下是一个例子： ```python import torch import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像并转换为Tensor格式 image = torch.randn(3, 256, 256) # 假设这里的image是一个3通道的256x256的Tensor # 将Tensor转换为numpy数组格式 image_np = image.numpy() # 显示图像 plt.imshow(image_np) plt.show() ```
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import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt img1 = plt.imread("Trump.jpg")/255. plt.imshow(img1) img2 = plt.imread('Trump2.jpg')/255. plt.imshow(img2) img1 = tf.image.resize(img1,(500,500)) img1 = tf.convert_to_tensor(img1,dtype=tf.float32) # 增加batch维度 img1 = tf.expand_dims(img1,axis=0) img2 = tf.image.resize(img2,(500,500)) img2 = tf.convert_to_tensor(img2,dtype=tf.float32) # 增加batch维度 img2 = tf.expand_dims(img2,axis=0) img = tf.concat([img1,img2],axis=0) roi = tf.image.crop_and_resize(img,[[0.5,0.5,1,1],[0.5,0.5,1,1]],[0,1],crop_size=(100,100)) # 图像展示 plt.imshow(img[0]) plt.imshow(img[1]) plt.imshow(roi[0]) plt.imshow(roi)以上代码有什么问题

2. 在使用plt.imshow函数展示图像时，应该使用不同的子图来展示不同的图像，否则会在同一张图上叠加多个图像。 3. 在使用tf.image.crop_and_resize函数时，boxes参数应该是一个二维张量，每一行代表一个目标框的...

tensor=(tensor[0][0]* 255.).cpu().numpy().clip(0, 255).astype(np.uint8) new_image = Image.fromarray(tensor) plt.imshow(new_image)plt.show() 这段代码把四维的tensor的第一个特征提取出来并转化为图片，请帮我把代码修改成把tensor中的所有特征都提取出来并转化为图片全部保存到本地。比如tensor大小为[2,1280,64,64],则需要保存2*1280张图片

下面是修改后的代码，可以将所有特征提取出来并转换为图片，并将它们保存到本地： ...保存的图片名称会按照 "image_i_j.png" 的格式命名，其中 i 表示第几个特征，j 表示该特征在原始tensor中的索引。

img=Imag.open("屏幕截图 2023-05-28 201116.png") plt.imshow(img) plt.show()改用paddlepaddle怎么写

plt.imshow(img.transpose((1, 2, 0))) plt.show() 在上述代码中，我们使用 paddle.vision.transforms 中的 Compose 函数定义了一系列图片变换操作，包括将图片大小调整为 (224, 224)、将 PIL.Image 对象...

plt.imshow(img.permute(1,2,0)

绘制图像时，plt.imshow函数会将重排后的tensor作为输入，根据其中的像素值来显示图像。在重排后的tensor中，维度索引为0的维度表示图像的高度，维度索引为1的维度表示图像的宽度，维度索引为2的维度表示图像的通道...

C:\Users\tomato\AppData\Local\Temp\ipykernel_7236\4077931244.py:1: UserWarning: The use of x.T on tensors of dimension other than 2 to reverse their shape is deprecated and it will throw an error in a future release. Consider x.mT to transpose batches of matrices or x.permute(*torch.arange(x.ndim - 1, -1, -1)) to reverse the dimensions of a tensor. (Triggered internally at ..\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3575.) plt.imshow(image.T)

这是一个UserWarning警告，提示使用x.T翻转张量形状的方法在以后的PyTorch版本中将会报错，建议使用x.permute(*torch.arange(x.ndim - 1, -1, -1))或x.mT方法。具体而言，这个警告是因为在代码中image张量的...

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 import torch.nn as nn import torch # 定义超像素池化层 class SuperpixelPooling(nn.Module): def init(self, n_segments): super(SuperpixelPooling, self).init() self.n_segments = n_segments def forward(self, x): # 获取超像素标记图 segments = slic(x, n_segments=self.n_segments, compactness=10) # 将超像素标记图转换为张量 segments_tensor = torch.from_numpy(segments).unsqueeze(0).float() # 在超像素维度上进行最大池化 pooled = nn.AdaptiveMaxPool2d((self.n_segments, 1))(x * segments_tensor) # 压缩超像素维度 pooled = pooled.squeeze(3) # 返回池化后的特征图 return pooled # 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) # 将超像素标记图转换为张量 segments_tensor = torch.from_numpy(segments).unsqueeze(0).float() # 将超像素索引映射可视化 plt.imshow(segments, cmap='gray') plt.show() # 将 Numpy 数组转换为 PIL 图像 segment_img = Image.fromarray((mark_boundaries(img_np, segments) * 255).astype(np.uint8)) # 保存超像素索引映射可视化 segment_img.save('segment_map.jpg') # 使用超像素池化层进行池化 pooling_layer = SuperpixelPooling(n_segments=60) pooled_tensor = pooling_layer(img_tensor) # 将超像素池化后的特征图可视化 plt.imshow(pooled_tensor.squeeze().numpy().transpose(1, 0), cmap='gray') plt.show() 上述代码出现问题： pooled = nn.AdaptiveMaxPool2d((self.n_segments, 1))(x * segments_tensor) RuntimeError: The size of tensor a (512) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 2

推测可能是在执行 x * segments_tensor 时，x 张量的维度 2 的大小为 512，而 segments_tensor 张量的维度 2 的大小为 3，导致两个张量在维度 2 上无法匹配。建议检查一下输入张量 x 和超像素标记图张量 segments_...

C:\Users\tomato\AppData\Local\Temp\ipykernel_3440\230147819.py:1: UserWarning: The use of x.T on tensors of dimension other than 2 to reverse their shape is deprecated and it will throw an error in a future release. Consider x.mT to transpose batches of matrices or x.permute(*torch.arange(x.ndim - 1, -1, -1)) to reverse the dimensions of a tensor. (Triggered internally at ..\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3575.) plt.imshow(image.T,interpolation= 'bicubic')

这是一个警告信息，告诉你在 PyTorch 中使用 x...在你的代码中，你使用了 plt.imshow(image.T,interpolation= 'bicubic') 对图像进行显示，而图像的维度可能不为 2，所以你需要使用上述建议中的一种来避免出现错误。

解释下面代码含义def show_batch(display_transform=None): if display_transform is None: display_transform = transforms.ToTensor() display_set = torchvision.datasets.CIFAR10( root='./' + data_folder, train=True, download=True, transform=display_transform ) display_loader = torch.utils.data.DataLoader(display_set, batch_size=32) topil = transforms.ToPILImage() for batch_img, batch_label in display_loader: grid = make_grid(batch_img, nrow=8) grid_img = topil(grid) plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(grid_img) grid_img.save('./img/trans_cifar10.png') plt.show() break

这段代码的作用是展示 CIFAR10 数据集中的一批图片。具体来说，它实例化了一个 torchvision.datasets.CIFAR10 数据集对象，对该数据集进行了预处理（可选参数 display_transform），然后使用 torch.utils.data....

修改import torch import torchvision.models as models vgg16_model = models.vgg16(pretrained=True) import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # 加载图片 img_path = "pic.jpg" img = Image.open(img_path) # 定义预处理函数 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 预处理图片，并添加一个维度(batch_size) img_tensor = preprocess(img).unsqueeze(0) # 提取特征 features = vgg16_model.features(img_tensor) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def deconv_visualization(model, features, layer_idx, iterations=30, lr=1, figsize=(10, 10)): # 获取指定层的输出特征 output = features[layer_idx] # 定义随机输入张量，并启用梯度计算 #input_tensor = torch.randn(output.shape, requires_grad=True) input_tensor = torch.randn(1, 3, output.shape[2], output.shape[3], requires_grad=True) # 定义优化器 optimizer = torch.optim.Adam([input_tensor], lr=lr) for i in range(iterations): # 将随机张量输入到网络中，得到对应的输出 model.zero_grad() #x = model.features(input_tensor) x = model.features:layer_idx # 计算输出与目标特征之间的距离，并进行反向传播 loss = F.mse_loss(x[layer_idx], output) loss.backward() # 更新输入张量 optimizer.step() # 反归一化 input_tensor = (input_tensor - input_tensor.min()) / (input_tensor.max() - input_tensor.min()) # 将张量转化为numpy数组 img = input_tensor.squeeze(0).detach().numpy().transpose((1, 2, 0)) # 绘制图像 plt.figure(figsize=figsize) plt.imshow(img) plt.axis("off") plt.show() # 可视化第一层特征 deconv_visualization(vgg16_model, features, 0)使其不产生报错IndexError: tuple index out of range

plt.imshow(img) plt.axis("off") plt.show() # 可视化第一层特征 deconv_visualization(vgg16_model, features, 0) 改动的主要是在定义随机输入张量后，将其输入到网络中获取对应的输出，同时在获取输出时...

一直没有出结果：d2l.torch.set_figsize() bbox_scale = torch.tensor((w, h, w, h)) fig = d2l.torch.plt.imshow(img) show_bboxes(axes=fig.axes, bboxs=boxes[250, 250, :, :] * bbox_scale, labels=['s=0.75, r=1', 's=0.5, r=1', 's=0.25, r=1', 's=0.75, r=2', 's=0.75, r=0.5'])

这段代码是用来展示图片和其对应的边框框出目标物体的位置，其中d2l.torch.set_figsize()设置了图片大小，bbox_scale是用来缩放边框坐标的比例，fig = d2l.torch.plt.imshow(img)将图片展示出来，show_bboxes...

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。...plt.imshow(pooled_features.transpose(0, 1), cmap='gray') plt.show()

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import PIL import torch from torchvision import transforms import torchvision #调用已经训练好的FCN语义分割网络 model = torchvision.models.segmentation.fcn_resnet101(pretrained=True) model.eval() #读取照片 image=PIL.Image.open('1234.jpg') #照片进行预处理 image_transf=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406], std=[0.229,0.224,0.225]) ] ) image_tensor=image_transf(image).unsqueeze(0) output=model(image_tensor)['out'] output.shape #读取图片，进行分割，总共21个通道，因为在21个数据集上训练 #转化为2维图像 outputarg=torch.argmax(output.squeeze(),dim=0).numpy() outputarg def decode_seqmaps(image,label_colors,nc=21): r=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) g=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) b=np.zeros_like(image).astype(np.uint8) for cla in range(0,nc): idx = image == cla r[idx] = label_colors[cla,0] g[idx] = label_colors[cla,1] b[idx] = label_colors[cla,2] rgbimage= np.stack([r,g,b],axis=2) return rgbimage import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" label_colors =np.array([(0,0,0), #0=background (128,0,0),(0,128,0),(128,128,0),(0,0,128), #1=airplane,2=bicycle,3=bird,4=boat (128,0,128),(0,128,128),(128,128,128),(64,0,0), #6=bus,7=car,8=cat,9=chair (192,0,0),(64,128,0),(192,128,0),(64,0,128), #10=cow,11=dining table,12=dog,13=horse (192,0,128),(64,128,128),(192,128,128),(0,64,0), #14=motorbike,15=person,16=potted plant,17=sheep (128,64,0),(0,192,0),(128,192,0),(0,64,128) #18=sofa,19=train,20=tv/monitor ]) outputrgb=decode_seqmaps(outputarg,label_colors) plt.figure(figsize=(20,8)) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(outputrgb) plt.axis('off') plt.subplots_adjust(wspace=0.05) plt.show()使用了哪些深度学习的模型和方法

这段代码是导入了一些常用的Python库和工具，包括： - numpy：用于数组和矩阵运算的库； - pandas：用于数据分析和处理的库； - matplotlib：用于数据可视化的库； - PIL：Python图像库，用于图像处理和操作；...

from d2l import torch as d2l img = d2l.plt.imread("D:/VOC/1.png") height, width = img.shape[:2] def display_anchors(fmap_width, fmap_height, s): d2l.set_figsize() fmap = d2l.zeros((1, 10, fmap_height, fmap_width)) anchors = d2l.multibox_prior(fmap, sizes=s, ratios=[1, 2, 0.5]) bbox_scale = d2l.tensor((width, height, width, height)) d2l.show_bboxes(d2l.plt.imshow(img).axes, anchors[0] * bbox_scale) display_anchors(fmap_width=4, fmap_height=4, s=[0.15])报错UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3484.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined]怎么修改

根据警告信息，索引参数是在TensorShape.cpp文件的第3484行触发的。 在你的代码中，你使用了库d2l，所以需要检查这个库是否提供了一个与警告相对应的函数，并且是否需要传递索引参数。 如果库d2l没有提供...

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()，上述代码出现问题：pooled_feature = (feature_map * mask).sum(dim=(1, 2)) / mask.sum() RuntimeError: The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (262144) at non-singleton dimension 1，如何 修改

这个错误表明，在进行张量相乘时，两个张量的形状不匹配。具体来说，feature_map张量的第1维大小为3，而...plt.imshow(pooled_features.transpose(0, 1), cmap='gray') plt.show() 这个修改应该可以解决这个问题。
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Android IPTV项目：直播频道的实时流媒体实现

资源摘要信息:"IPTV:直播IPTV的Android项目是一个基于Android平台的实时流式传输应用。该项目允许用户从M3U8或M3U格式的链接或文件中获取频道信息，并将这些频道以网格或列表的形式展示。用户可以在应用内选择并播放指定的频道。该项目的频道列表是从一个预设的列表中加载的，并且通过解析M3U或M3U8格式的文件来显示频道信息。开发者还计划未来更新中加入Exo播放器以及电子节目单功能，以增强用户体验。此项目使用了多种技术栈，包括Java、Kotlin以及Kotlin Android扩展。" 知识点详细说明: 1. IPTV技术: IPTV（Internet Protocol Television）即通过互联网协议提供的电视服务。它与传统的模拟或数字电视信号传输方式不同，IPTV通过互联网将电视内容以数据包的形式发送给用户。这种服务使得用户可以按需观看电视节目，包括直播频道、视频点播（VOD）、时移电视（Time-shifted TV）等。 2. Android开发: 该项目是针对Android平台的应用程序开发，涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）进行应用设计和功能实现。Android应用开发通常使用Java或Kotlin语言，而本项目还特别使用了Kotlin Android扩展（Kotlin-Android）来优化开发流程。 3. 实时流式传输: 实时流式传输是指媒体内容以连续的流形式进行传输的技术。在IPTV应用中，实时流式传输保证了用户能够及时获得频道内容。该项目可能使用了HTTP、RTSP或其他流媒体协议来实现视频流的实时传输。 4. M3U/M3U8文件格式: M3U（Moving Picture Experts Group Audio Layer 3 Uniform Resource Locator）是一种常用于保存播放列表的文件格式。M3U8则是M3U格式的扩展版本，支持UTF-8编码，常用于苹果设备。在本项目中，M3U/M3U8文件被用来存储IPTV频道信息，如频道名称、视频流URL等。 5. Exo播放器: ExoPlayer是谷歌官方提供的一个开源视频播放器，专为Android优化。它支持多种特性，如自定义字幕、HDR视频播放、无缝直播等。ExoPlayer通常用于处理IPTV应用中的视频流媒体播放需求。 6. 电子节目单（EPG）: 电子节目单是IPTV应用中一项重要功能，它为用户提供频道的节目指南，包括当前播放的节目以及未来节目的安排。电子节目单一般以网格或列表形式展示，方便用户浏览和搜索节目信息。 7. 开源贡献文化: 该项目提到了欢迎贡献者，表明这是一个开源项目。在开源文化中，开发者社区鼓励用户、开发者贡献代码来改进项目，这是一个共享知识、共同进步的过程。参与者通过贡献代码、报告问题或提供文档帮助等方式参与项目。 8. Kotlin编程语言: Kotlin是一种运行在Java虚拟机上的静态类型编程语言，它与Java完全兼容并可以无缝集成Java代码。Kotlin以其简洁、安全和富有表现力的特点被越来越多的Android开发者采用。在本项目中，使用Kotlin可以简化代码结构，提高开发效率和应用性能。 总结而言，本项目是一个面向Android平台的实时流媒体IPTV应用开发项目，它整合了实时流式传输、M3U/M3U8文件解析、Exo播放器使用、电子节目单功能等关键技术点，并在开源社区中寻求贡献者的参与。通过本项目，开发者可以深入了解如何在Android平台上实现IPTV服务，并学习到使用Kotlin和Java等编程语言进行Android应用开发的相关知识。