,图像形状是(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...归一化;
对PIL.Image进行裁剪、缩放等操作。...我们可以使用 transforms.ToTensor() 将 PIL.Image/numpy.ndarray 数据进转化为torch.FloatTensor,并归一化到[0, 1.0]:
取值范围为[0..., 255]的PIL.Image,转换成形状为[C, H, W],取值范围是[0, 1.0]的torch.FloatTensor;
形状为[H, W, C]的numpy.ndarray,转换成形状为[C...(是对tensor进行归一化,所以需要放在transforms.ToTensor()之后)
mean=[0.485, 0.456, 0.406]
std=[0.229, 0.224, 0.225]
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