PIL到numpy和PIL到tensor是不同的_对于类名/索引和ClassName [CodeIgniter]，从一个函数重定向到另一个函数是不同的 - 腾讯云开发者社区

PIL image转换成array img = np.asarray(image) 需要注意的是，如果出现read-only错误，并不是转换的错误，一般是你读取的图片的时候，默认选择的是"r"...修正的办法:　手动修改图片的读取状态 img.flags.writeable = True # 将数组改为读写模式 2. array转换成image Image.fromarray(np.uint8...(img)) 参考资料： http://stackoverflow.com/questions/384759/pil-and-numpy

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PIL Image与tensor在PyTorch图像预处理时的转换

Imaging Library)是Python中最基础的图像处理库，而使用PyTorch将原始输入图像预处理为神经网络的输入，经常需要用到三种格式PIL Image、Numpy和Tensor，其中预处理包括但不限于...，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。...如下图所示，我的bug出现在红框中的句柄中，而与大多数博文不同的是，我是先对图像做灰度处理，然后再做剪裁和旋转的操作，因此transforms.Compose(transforms)组合操作在这行代码之后...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

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pytorch DataLoader(1): opencv,skimage,PIL,Tensor转换以及transforms

(3)_albumentations数据增强(分割版) 前置知识在使用pytorch进行dataload，transform之前，需要了解一些数据的知识，许多人使用不同的接口因为不熟悉犯了一些错误。...（H,W,C），读入的顺序是BGR,这点需要注意 PIL是有自己的数据结构的，类型是；但是可以转换成numpy数组，转换后的数组为unit8，0-255范围，图像形状是（H,W,C），读入的顺序是RGB...skimage读取进来的图片是numpy数组，是unit8类型,0-255范围，图像形状是（H,W,C），读入的顺序是RGB matplotlib读取进来的图片是numpy数组，是unit8类型,0-...与Tensor的相互转化；归一化；对PIL.Image进行裁剪、缩放等操作。..., H, W]，取值范围是[0, 1.0]的torch.FloatTensor; 而transforms.ToPILImage则是将Tensor或numpy.ndarray转化为PIL.Image。

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Pytorch中Tensor与各种图像格式的相互转化

前言在pytorch中经常会遇到图像格式的转化，例如将PIL库读取出来的图片转化为Tensor，亦或者将Tensor转化为numpy格式的图片。...而且使用不同图像处理库读取出来的图片格式也不相同，因此，如何在pytorch中正确转化各种图片格式(PIL、numpy、Tensor)是一个在调试中比较重要的问题。...pytorch或者python中处理的图像无非这几种格式： PIL：使用python自带图像处理库读取出来的图片格式 numpy：使用python-opencv库读取出来的图片格式 tensor：pytorch...PIL与Tensor PIL与Tensor的转换相对容易些，因为pytorch已经提供了相关的代码，我们只需要搭配使用即可：所有代码都已经引用了（之后的代码省略引用部分）： import torch...与Tensor numpy格式是使用cv2，也就是python-opencv库读取出来的图片格式，需要注意的是用python-opencv读取出来的图片和使用PIL读取出来的图片数据略微不同，经测试用python-opencv

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Torchvision transforms 总结

对比度：　对比度指不同颜色之间的差别。对比度越大，不同颜色之间的反差越大，所谓黑白分明，对比度过大，图像就会显得很刺眼。对比度越小，不同颜色之间的反差就越小。...3. class torchvision.transforms.FiveCrop(size) 将给定的PIL图像剪裁成四个角落区域和中心区域注意：　这个变换返回的是一个图像元组(tuple of...如果输入是1通道，mode为数据类型，如int, float, short __call__(pic) 参数：pic (Tensor或者numpy.ndarray类型的)　——　转换成PIL图片; 返回...PIL图片; 返回类型为PIL类型 2. torchvision.transforms.ToTensor 将PIL图片或者numpy.ndarray转成Tensor类型的将PIL图片或者numpy.ndarray...(tensor, mean, std) 根据给定的标准差和方差归一化tensor图片参数： tensor(Tensor)—— 形状为(C,H,W)的Tensor图片 mean(squence) —

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【colab pytorch】张量操作

和numpy.ndarray转换除了CharTensor，其他所有CPU上的张量都支持转换为numpy格式然后再转换回来。...()).float() # If ndarray has negative stride. 6、tensor和PIL.Image转换 pytorch中的张量默认采用[N, C, H, W]的顺序，并且数据范围在...[0,1]，需要进行转置和规范化 PIL.Image转换为tensor from PIL import Image import numpy as np image=r'/content/drive/My...PIL.Image.Image'> 另一种方式： image = torchvision.transforms.functional.to_pil_image(tensor) 7、np.ndarray和...例如当参数是3个10x5的张量，torch.cat的结果是30x5的张量，而torch.stack的结果是3x10x5的张量。

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pytorch读取一张图像进行分类预测需要注意的问题(opencv、PIL)

读取图像一般是两个库：opencv和PIL 1、使用opencv读取图像 import cv2 image=cv2.imread("/content/drive/My Drive/colab notebooks...as np print(np.array(image).shape) (490, 410, 3) 需要注意的是：使用opencv读取图像之后是BGR格式的，使用PIL读取图像之后是RGB格式的。...3、opencv格式的和PIL格式的之间的转换这里参考：https://www.cnblogs.com/enumx/p/12359850.html （1）opencv格式转换为PIL格式 import...=torch.from_numpy(np.asarray(image)).permute(2,0,1).float()/255.0 tensor=tensor.reshape((1,3,224,224...：") print(true_labels) print("预测的标签是：") print(output_labels)

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Pytorch 中的数据增强方式最全解释

(), # Convert a ``PIL Image`` or ``numpy.ndarray`` to tensor....output_6_0 Normalize 提供一个所有通道的均值（mean）和方差（std），会将原始数据进行归一化，操作的数据格式是 Tensor mean = [0.5, 0.5, 0.5] std...output_8_0 对 PIL 数据操作的变换 ToTensor 将 PIL Image 或者 numpy.ndarray 格式的数据转换成 tensor transform = transforms.Compose...裁剪给定的 PIL 图像到随机的尺寸和长宽比。...取代了 FiveCrop 将给定的 PIL 图像裁剪成四个角和中间的裁剪 UNIT_SIZE = 200 # 每张图片的宽度是固定的 size = (100, UNIT_SIZE) transform

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『跟我做AI工程化』使用Python原生实现PyTorch的Transforms数据变换操作

PIL.Image.NEAREST) are still acceptable. forward(img)[SOURCE] Parameters: img (PIL Image or Tensor) –...[SOURCE] Convert a PIL Image or numpy.ndarray to tensor....Converts a PIL Image or numpy.ndarray (H x W x C) in the range [0, 255] to a torch.FloatTensor of shape...重点：Converts a PIL Image or numpy.ndarray (H x W x C) in the range [0, 255] to a torch.FloatTensor of...如果你想学习更多开发技巧与AI算法，欢迎搜索关注笔者公众号“简明AI”，和爱学习讨论的小伙伴一起交流学习。

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【小白学PyTorch】7 最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解

参数中scale控制切割图片的大小是原图的比例，然后ratio控制切割图片的高宽比（纵横比），默认是从3/4 到 4/3。切割完成后再resize到设置的size大小。...把一个tensor或者np的array转换成PIL。...值得注意的是，如果输入时Tensor，那么维度应该是 C x H x W ，如果是numpy的话，是 H x W x C。（这是一个一般不会出现，但是一旦出现很难想到的问题。）...4.2 ToTensor torchvision.transforms.ToTensor 【介绍】把PIL或者numpy转换成Tensor。...PIL和Numpy （格式H x W x C，范围[0,255]）,转换成Tensor（格式C x H x W，范围[0，1]） 5 案例代码分析 from PIL import Image from

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【小白学PyTorch】7.最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解

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【Python从入门到精通】（二十六）用Python的PIL库（Pillow）处理图像真的得心应手

前言 PIL库 Python Imaging Library，已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。PIL功能非常强大，但API却非常简单易用。但是PIL库仅仅支持到Python 2.7。...下表是Pillow与Python的版本对应表。常用模块介绍 PIL库有很多模块，这里重点介绍一些常用的模块。首先，总体来看下各个模块的作用。...模块包含了CSS3中的颜色说明符到RGB元组的颜色表和转换器，这个模块在PIL.Image.new()和ImageDraw模块以及其他模块使用 ImageFont ImageFont 用于设置字体，它主要用在...align- 如果文本被传递到 multiline_text()， "left"，"center"或"right"。确定线条的相对对齐方式。使用anchor参数指定对齐到xy。...要获取所有支持的功能，请参阅OpenType 文档。需要 libraqm。 language—— 文本的语言。不同的语言可能使用不同的字形形状或连字。

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深度学习Pytorch（二）

获取图片，得到的图片格式是下面是add_image的三个参数，可以看到第二个参数只能使用三个类型，所以我们使用PIL...Args: tag (str): Data identifier img_tensor (torch.Tensor, numpy.ndarray, or...()，对PIL图片进行转换 import numpy as np img_array=np.array(img) print(type(img_array)) 结果是<class 'numpy.ndarray..." img_PIL=Image.open(image_path) #得到PIL格式的图片 img_array=np.array(img_PIL) #将PIL格式的图片转换为numpy格式的...print(type(img_array)) print(img_array.shape) #从PIL到numpy，需要在add_image()中指定shape中每一个数字/维表示的含义 writer.add_image

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基于Aidlux平台实现ONNX Runtime部署-水果分类-摄像头和视频

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。...(img_rgb)#预处理input_img = test_transform(img_pil)input_tensor = input_img.unsqueeze(0).numpy()#ONNX Runtime...不管是AI算法小白还是AI算法的老手都在这次训练营受益匪浅。...整个流程下，我已经学会了如何在Aidlux进行ONNX Runtime模型部署，令我也感觉到成就感，在此特别感谢张子豪老师和Aidlux团队的贡献，希望他们以后在AI算法开发的道路事业更加顺利。...最后放上本次基于Aidlux平台实现ONNX Runtime部署-水果分类-摄像头和视频的效果视频的地址。

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「深度学习一遍过」必修16：Tensorboard与Transforms

本专栏用于记录关于深度学习的笔记，不光方便自己复习与查阅，同时也希望能给您解决一些关于深度学习的相关问题，并提供一些微不足道的人工神经网络模型设计思路。...writer.add_scalar('y=x', i, i) writer.close() tensorboard --logdir=logs --port=6007 1.2.2 查看一张图片 import numpy...test', img_array, 1, dataformats='HWC') writer.close() 1.2.3 滑动查看多张图片在基础上再在上运行下列代码： import numpy...img_path = r'H:girlfriend.jpg' img_PIL = Image.open(img_path) img_array = np.array(img_PIL) print(type...() tensor_img = tensor_trans(img) print(tensor_img) from PIL import Image from tensorboardX import

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python深度学习库pytorch::transforms练习:opencv,scikit-image,PIL图像处理库比较

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...opencv-python PIL：由于PIL仅支持到Python 2.7，加上年久失修，于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新Python 3.x，又加入了许多新特性...Module of torchvision # &&& # 对比python中不同的图像处理模块 # 并且使用torchvision中的transforms模块进行图像处理...is img_plt is img_PIL if <class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile...) plt.figure() my_imshow(temp, title='after_padding') # 标准化是在整个数据集中对所有图像进行取平均和均方差，演示图像数量过少无法进行此操作 #

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小白学PyTorch | 16 TF2读取图片的方法

大家第一反应应该是PIL这个库吧 from PIL import Image import numpy as np image = Image.open('....然后我们这个image现在是PIL格式的，我们使用numpy.array()来将其转换成numpy的张量的形式： image = np.array(image) print(image.shape) >...是输出的图片的通道数，3就是RPB三个通道，如果是1的话，就是灰度图片，ratio是图片大小的一个缩小比例，默认是1，可以是2和4，一会看一下ratio=2的情况；这个image的type是一个tensorflow...，然后通道数是1，都和预想的一样。...使用decode_jpeg等解码函数得到的结果，是uint8的类型的，简单地说就是整数，0到255范围的。

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) # Equivalently way # PIL.Image -> torch.Tensor. tensor = torch.from_numpy(np.asarray(PIL.Image.open...()] 复制张量有三种复制的方式，对应不同的需求。...BN 层默认操作是各卡上数据独立地计算均值和标准差，同步 BN 使用所有卡上的数据一起计算 BN 层的均值和标准差，缓解了当批量大小（batch size）比较小时对均值和标准差估计不准的情况，是在目标检测等任务中一个有效的提升性能的技巧...model.eval() 和 torch.no_grad() 的区别在于，model.eval() 是将网络切换为测试状态，例如 BN 和随机失活（dropout）在训练和测试阶段使用不同的计算方法。...GPU 到 CPU 的传输更快。

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Python-Opencv和PIL读取图像文件的差别

前言之前在进行深度学习训练的时候，偶然发现使用PIL读取图片训练的效果要比使用python-opencv读取出来训练的效果稍好一些，也就是训练更容易收敛。...可能的原因是两者读取出来的数据转化为pytorch中Tensor变量稍有不同，这里进行测试。...之后的代码都导入了： from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import...cv2 测试使用PIL和cv2读取图片时会有细微的区别，通过下面的代码可以发现两者读取图片是有区别的，也就是使用PIL读取出来的图片转为numpy格式和直接使用cv读取的图片在像素点上并不是完全一致...').convert('RGB') In[19]: image_pil = np.array(image_pil) In[20]: image_cv = cv2.cvtColor(image, cv2.

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PIL中的Image和numpy中的数组array相互转换

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