虽然python里面自带一个PIL（python images library), 但这个库现在已经停止更新了，所以使用Pillow, 它是由PIL发展而来的。...pip install Pillow一、图片的打开与显示from PIL import Imageimg=Image.open('d:/dog.png')img.show()虽然使用的是Pillow，但它是由...PIL fork而来，因此还是要从PIL中进行import....plt.axis('off')打开图片后，可以使用一些属性来查看图片信息，如print img.size #图片的尺寸print img.mode #图片的模式print img.format #图片的格式显示结果为...这行代码不仅能保存图片，还是转换格式，如本例中，就由原来的png图片保存为了jpg图片。
本文基于这个需求，使用python中的图像处理库PIL来实现不同图像格式的转换。 ...对于彩色图像，不管其图像格式是PNG，还是BMP，或者JPG，在PIL中，使用Image模块的open()函数打开后，返回的图像对象的模式都是“RGB”。...在PIL中，从模式“RGB”转换为“L”模式是按照下面的公式转换的： L = R * 299/1000 + G * 587/1000+ B * 114/1000 下面我们将lena图像转换为“L”图像。...在PIL中，从模式“RGB”转换为“I”模式是按照下面的公式转换的： I = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000 下面我们将模式为“RGB”的lena图像转换为...以上就是Python图像处理库PIL中图像格式转换的实现的详细内容，更多关于PIL 图像格式转换的资料请关注ZaLou.Cn其它相关文章！
SAP SD 以PDF格式显示BILLING的输出格式 1, BILLING在创建后自动输出，可以去SP01里看输出记录， 看BILLING的输出格式， 2，在这个界面的输入框里输入PDF!...,如下图示： 回车，系统能以PDF格式显示该Invoice的打印效果， 3，当然在菜单里也可以实现这种效果，GotoPDF Preview, -完- 2021-4-13 写于苏州市
SAP MM以ALV格式显示采购报表1, SU3，看个人账号参数。没有设置参数ME_USE_GRID=‘X’。...2, 执行事务代码ME2M.Scope of List字段值设置为’BEST’，执行，报表以ALV这种列表格式显示结果，对用户很友好。...重新执行事务代码ME2M,Scope of List字段值设置为’DEFAULT’，执行，报表以Hierarchy的格式显示结果，对用户很不友好。...一个正常的SAP用户都不喜欢这样的报表格式，不理解SAP系统的开发者和设计者们为啥觉得这种格式能堪使用。。。问题来了，同一个事务代码ME2M, 为啥会有如此明显不同的报表显示格式？3, 检查后台配置。...由此可见，采购报表能不能以ALV格式显示结果，将个人账号里的参数ME_USE_GRID设置成‘X’，并不是最关键的最本质的方式。注：本文基于SAP S4HANA 1909系统。
，比如Resize()和RandomHorizontalFlip()等方法要求输入的图像为PIL Image，而正则化操作Normalize()处理的是tensor格式的图像数据。...Got TypeError: img should be PIL Image....所以从bug的位置可知此问题与组合操作顺序无关，但从最后的类型错误中可知此行代码传进去的observation类型期望是PIL，但实际是tensor，因此只要在此之前进行两者格式的转换即可解决bug...肯定是需要tensor的图像操作传入的是PIL，因此在合适的位置前将PIL转换为tensor即可 解决方法从 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize...和np.ndarray图片与Tensor之间的转换 [2] PyTorch载入图片后ToTensor解读（含PIL和OpenCV读取图片对比） [3] pytorch如何显示数据图像及标签TypeError
简单来说，其重要意义有6个方面： 数据格式转换： 将不同格式的数据（如 PIL 图像、NumPy 数组）转换为 PyTorch 张量，以便能够被深度学习模型处理。...欢迎大家点个赞、转个发~ 在文章的最后呢，我们引入一个实际的案例，利用transforms.ToTensor() 将图像转换为张量，进而分离图像的RGB数据，最后再转化为PIL图像。...这个函数通常用于调整图像或特征图的大小，以适应模型的输入要求。...像素值缩放： 将像素值从 [0, 255] 范围缩放到 [0, 1] 范围内。即将图像中每个像素的值除以 255，以确保得到的张量中的值在 0 到 1 之间。...最终的效果是显示原始图像和分离的红色、绿色和蓝色通道图像。 通过观察这些图像，可以更好地理解ToTensor()以及后续数据分割的使用和理解。
在本节中，我将向您展示如何使用 OpenCV 库函数从文件加载图像并在窗口中显示图像。首先，打开C++ IDE并创建一个新项目。然后，您必须为 OpenCV 配置新项目。...= "lena 图像"; // 创建一个窗体用于显示图像 namedWindow(winName); // 把图像显示到创建窗体上面 imshow(winName, image...该函数从文件“*C:\Users\Gerry\Desktop\lena.png*”加载图像，并将其作为 Mat 对象返回。...此函数调用后应遵循 waitKey（int） 函数调用，以便提供足够的时间在指定的持续时间（以毫秒为单位）内在窗口中绘制和显示图像。如果不调用waitKey（int）函数，图像将不会显示在窗口中。...destroyWindow(windowName); //destroy the created window总结在上面的部分中，您已经了解到，- 如何从文件加载图像- 如何处理图像加载失败时的错误情况
数据格式转换: 将不同格式的数据(如PIL图像、NumPy数组)转换为PyTorch张量,以便能够被深度学习模型处理。例如,transforms.ToTensor() 将图像转换为张量。 2....这个函数通常用于调整图像或特征图的大小，以适应模型的输入要求。...像素值缩放: 将像素值从 [0, 255] 范围缩放到 [0, 1] 范围内。即将图像中每个像素的值除以 255，以确保得到的张量中的值在 0 到 1 之间。...red_channel) green_image = tensor_to_image(green_channel) blue_image = tensor_to_image(blue_channel) # 显示原始图像和分离后的各个通道图像...最终的效果是显示原始图像和分离的红色、绿色和蓝色通道图像。 通过观察这些图像，可以更好地理解ToTensor()以及后续数据分割的使用和理解。 来源: 深夜努力写Python,作者 cos大壮。
所以，把数据在磁盘上组织好，要比写一个自定义的Dataset来加载某种奇怪的格式更好。...这个类非常全面，你可以从文件夹中过滤文件，使用自定义代码加载它们，并动态转换原始文件。...，如果条件是假，从第二个张量中取元素。...(torchvision.utils.make_grid) 当使用PyTorch和torchvision时，不需要使用matplotlib或一些外部库来复制粘贴代码来显示图像网格。...from PIL import Image img = Image.open(".
所以，把数据在磁盘上组织好，要比写一个自定义的Dataset来加载某种奇怪的格式更好。 分类器最常见的数据格式之一，是有一个带有子文件夹的目录，子文件夹表示类，子文件夹中的文件表示样本，如下所示。...这个类非常全面，你可以从文件夹中过滤文件，使用自定义代码加载它们，并动态转换原始文件。...使用 torch.where来对tensors加条件 当你想把两个张量结合在一个条件下这个函数很有用，如果条件是真，那么从第一个张量中取元素，如果条件是假，从第二个张量中取元素。...将图像做成网格 (torchvision.utils.make_grid) 当使用PyTorch和torchvision时，不需要使用matplotlib或一些外部库来复制粘贴代码来显示图像网格。...from PIL import Image img = Image.open(".
，将多个sheet列表整合在一个文件中 NOTE： csv类似于txt格式，针对csv格式，有专门的csv模块处理 1 rename 2 open(data.txt) 3 .xls(写入) 4 shutil...10 matplotlib 显示图像 程序如下： from __future__ import division import shutil import pandas as pd #Pandas...diagram1.csv','rb').read()) #对csv进行写操作 df = pd.read_csv('diagram.csv') #阅读csv文件 10 matplotlib 显示图像...#使用matplotlib进行显示csv文档 figsize = 12, 12 # 图表的大小 plt.subplot(331) # subplot（221）创建2...# mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # plt.grid(True) #显示网格线 plt.show
进行深度学习时，对图像进行预处理的过程是非常重要的，使用pytorch或者TensorFlow时需要对图像进行预处理以及展示来观看处理效果，因此对python中的图像处理框架进行图像的读取和基本变换的掌握是必要的...项目地址：https://github.com/Oldpan/Pytorch-Learn/tree/master/Image-Processing 比较的图像处理框架： PIL scikit-image...# 并且使用torchvision中的transforms模块进行图像处理 # packages from PIL import Image from skimage import io, transform.../images/dancing.jpg') loader = transforms.Compose([ transforms.ToTensor()]) # 转换为torch.tensor格式...'> # 定义一个图像显示函数 def my_imshow(image, title=None): plt.imshow(image) if title is not None:
https://blog.csdn.net/10km/article/details/88680596 从RGBA格式转BufferedImage的实现如下，注意，这个实现实际只保留了,.../** * 从RGBA格式图像矩阵数据创建一个BufferedImage * @param matrixRGBA RGBA格式图像矩阵数据,为null则创建一个指定尺寸的空图像 * @param...height*bytePerPixel){ throw new IllegalArugmentException("invalid image description"); } // 将图像数据...Transparency.OPAQUE, DataBuffer.TYPE_BYTE); // 从DataBuffer
直接传数据 Tensor可以直接从数据进行创建，数据类型会自动适应。...tensor_1 = torch.tensor([[1,2,3,4]]) tensor_2 = torch.tensor([[5,6,7,8]]) print(torch.cat([tensor_1,tensor...transformed_image.save( save_path) transforms模块是torchvision库中的一个重要组成部分，它提供了一系列预定义的图像转换方法，用于对图像数据进行各种预处理...比如ToTensor：将PIL Image或numpy.ndarray转换为torch.FloatTensor，范围从[0, 255]变为[0.0, 1.0]。 ...#保存图像 transformed_image.save( save_path)
滤波器的移动步长（stride）和填充（padding）是可以调整的参数，以控制输出特征图的尺寸。...我们通过一个简单的例子来使用Python的matplotlib库来加载并显示一张图像，进而理解像素和通道的概念。...from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载图像 image_path = 'your_image_path.jpg' # 替换为你的图片路径...img_pil = Image.open(image_path) # 使用matplotlib显示图像 plt.figure(figsize=(8, 8)) # 设置显示窗口大小 plt.imshow...(img_pil) # 显示图像 # 如果是RGB图像，可以分离通道查看 if img_pil.mode == 'RGB': r, g, b = img_pil.split() plt.figure
在图像预处理时就已经用 transforms.ToTensor() 来将测试图像变成了 channels, height, width 格式) 并且如果在通过卷积层后还要继续接全连接层的话，一般用 tensor.view...BGR 格式的，而 matplotlib 是 RGB 格式，所以要转换一下颜色空间再显示，否则颜色会有些奇怪 可视化训练集，用 DataLoader 的话可以先将其变成一个迭代器，然后用 next()...tensor 格式，原理是：PIL 储存图片的格式为（HWC），而 PIL 储存的是 （HWC），通过变换通道后，再将像素的值除以 255 得到 tensor。...反过来，tensor 变成 PIL 格式的话就使用 transforms.ToPILImage() 方法 PIL 图像在转化成 numpy.ndarray 后，格式为（HWC），通道顺序是 RGB，用...OpenCV 读入图片的格式就是 ndarray，格式为（HWC），通道顺序是 BGR 用 PIL 的 Image.Open(path) 读 png 图片只有一个通道，OpenCV 读到的是 3 个通道
转ONNXresnet18_fruit30.onnx：自己训练得到的30类水果图像分类模型 转ONNX第三步：水果图像分类素材准备：上传自己要测试的图像和视频。...调用摄像头获取一帧画面img_bgr = cap.read()img_bgr.shapeplt.imshow(img_bgr[:,:,::-1])plt.show()#画面转成 RGB 的 Pillow 格式...draw = ImageDraw.Draw(img_pil) # 在图像上写字for i in range(len(confs)): pred_class = idx_to_labels[pred_ids...的 Pillow 格式 img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # BGR转RGB img_pil = Image.fromarray(...generate_video(input_path='fruits_video.mp4')个人体会：笔者是在Aidlux团队以及B站up主张子豪老师的训练营中学习而来，期间张子豪老师区别以往的视频课，以一种更加直观的方式展现出整个项目的流程与细节
torch model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'deeplabv3_resnet101', pretrained=True) model.eval() 从网站加载图片...在PyTorch Hub中所有预先训练的模型都期望输入图像归一化成相同的格式，即小批量的3通道RGB形状图像(N,3,H,W)，其中N是图像的数量，H并且W预期至少是224像素。...# sample execution (requires torchvision) from PIL import Image from torchvision import transforms input_image...要获得每个类的最大预测概率，然后对不同类别用不同颜色显示。...# create a color pallette, selecting a color for each class palette = torch.tensor([2 ** 25 - 1, 2 **
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