Got TypeError: img should be PIL Image....Got . TypeError: tensor should be a torch tensor....Got ....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...Got ＜class ‘numpy.ndarray‘＞
四、TensorBoard的使用（add_image的使用） (后面学习用，这次不用)进入Pytorch环境安装opencv： pip install opencv-python from PIL import...Image image_path="dataset/train/ants/0013035.jpg" img=Image.open(image_path) print(type(img)) 以上使用PIL...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...，我们使用numpy.array()，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..._95e0de17aa.jpg" img_PIL=Image.open(image_path) #得到PIL格式的图片 img_array=np.array(img_PIL) #将PIL
同时也欢迎查看后续更新： pytorch DataLoader(2): Dataset,DataLoader自定义训练数据_opencv,skimage,PIL接口 pytorch DataLoader...) # numpy.ndarray 1.2 PIL.Image # 默认彩图 img_pil = Image.open(img_path) # 灰度图 img_pil_gray = Image.open...uint8类型，0-255范围 BGR H×W×C 否 PIL PIL.Image.Image RGB H×W×C 是 skimage numpy.ndarray uint8类型，0-255范围 RGB...，pytorch团队提供了一个torchvision.transforms包，我们可以用transforms进行以下操作： PIL.Image / numpy.ndarray与Tensor的相互转化；.../ numpy.ndarray --> Tensor: train 数据读取 Tensor --> PIL.Image / numpy.ndarray: inference 数据输出。
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...import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline img_PIL = Image.open('....img_skimage is img_opencv is img_plt is img_PIL if # 定义一个图像显示函数 def my_imshow(image, title=None
= cv2.imread("demo.png") print("src img shape: ",src_img.shape) pil_img = PIL.Image.fromarray(src_img...首先需要搞清楚这些操作的具体原理，在这个官方文档链接中，可以找到对应介绍：https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html Resize操作 CLASS...PIL.Image.NEAREST) are still acceptable. forward(img)[SOURCE] Parameters: img (PIL Image or Tensor) –...Image or numpy.ndarray to tensor....重点：Converts a PIL Image or numpy.ndarray (H x W x C) in the range [0, 255] to a torch.FloatTensor of
("img_cv:",img_cv.shape) img_cv: (1856, 2736, 3) print("img_cv:",type(img_cv)) img_cv: <class 'numpy.ndarray...格式，需要进行转换 from PIL import Image import numpy as np img_PIL = Image.open(dirpath)#读取数据 print("img_PIL...> print("img_PIL:",type(img_PIL)) img_PIL: #将图片转换成np.ndarray...:",type(img_PIL)) img_PIL: <class 'numpy.ndarray 三、keras读取图片 keras深度学习的框架，里面也是内置了读取图片的模块，该模块读取的也不是数组格式..., 2736, 3) print("img_io :",type(img_io )) img_io : <class 'numpy.ndarray' 五、matplotlib.image读取图片 利用
("img_cv:",img_cv.shape) img_cv: (1856, 2736, 3) print("img_cv:",type(img_cv)) img_cv: <class 'numpy.ndarray...格式，需要进行转换 from PIL import Image import numpy as np img_PIL = Image.open(dirpath)#读取数据 print("img_PIL...> print("img_PIL:",type(img_PIL)) img_PIL: #将图片转换成np.ndarray...:",type(img_PIL)) img_PIL: <class 'numpy.ndarray 三、keras读取图片 keras深度学习的框架，里面也是内置了读取图片的模块，该模块读取的也不是数组格式...1856, 2736, 3) print("img_io :",type(img_io )) img_io : <class 'numpy.ndarray' 五、matplotlib.image读取图片
Transforms on PIL Image 这部分主要是对Python最常用的图像处理库Pillow中Image的处理。...或numpy.ndarray转为PIL的Image。...output torch.Size([3, 256, 256]) torch.Size([256, 256]) <class 'PIL.Image.Image...4.2 torchvision.transforms.ToTensor ToTensor的作用是将PIL Image或numpy.ndarray转为pytorch的Tensor，并会将像素值由[0, 255...() img = transform(img) print(type(img)) print(img.size()) # output <class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile
resample ({PIL.Image.NEAREST, PIL.Image.BILINEAR, PIL.Image.BICUBIC}, 可选)。...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...resample（这个有点看不懂，应该比较少用到——PIL.Image.NEAREST or PIL.Image.BILINEAR or PIL.Image.BICUBIC, optional fillcolor...torchvision.transforms.functional.to_pil_image(pic, mode=None) 将tensor或者numpy.ndarray转成PIL图片 torchvision.transforms.functional.to_tensor...(pic) 将PIL图片或者numpy.ndarray转成tensor 参考： https://pytorch.org/docs/master/torchvision/transforms.html?
Contents 1 读取并显示图像 1.1 opencv3库 1.2 scikit-image库 1.3 PIL库 1.4 读取图像结果分析 2 打印图像信息 2.1 skimage获取图像信息 2.2...PIL获取图像信息 3 读取并显示图像方法总结 3.1 PIL库读取图像 3.2 Opencv3读取图像 3.3 scikit-image库读取图像 4 参考资料 学习数字图像处理，第一步就是读取图像...numpy as np img_PIL = Image.open('test.jpg') img_PIL = np.array(img_PIL) # 打印图像类型,尺寸和总像素个数 print(type...(img_PIL)) # print(img_PIL.shape) # (height, width, channel), (1200, 1793, 3)...(img.mean()) # 像素平均值 print(img[0][0]) # 图像第一行第一列的像素值 输出结果如下图： PIL获取图像信息 # 获取PIL image图片信息 im =
import transforms from PIL import Image img_path = "D:/work/StudyCode/jupyter/dataset_for_pytorch_dataloading.../train/ants/0013035.jpg" img = Image.open(img_path) print(img) <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image...import cv2 cv_img = cv2.imread(img_path) type(cv_img) numpy.ndarray 使用OpenCV读取图片可以发现是ndarray类型的数据，而ToTensor...| This transform does not support PIL Image. | Given mean: ``(mean[1],......) img_resize.size type(img_resize) PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile (768, 512) (512, 512) PIL.Image.Image
本文建议阅读时间 20min 本文主要介绍 Pytorch 中 torchvision.transforms 几个数据增强函数的使用 from torchvision import transforms...or ``numpy.ndarray`` 转换成 tensor 再转成 PIL Image. transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor...(), # Convert a ``PIL Image`` or ``numpy.ndarray`` to tensor....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...([ transforms.ToTensor(), # Convert a ``PIL Image`` or ``numpy.ndarray`` to tensor. ]) new_img =
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...() torch.Size([3, 300, 200]) tensor转换为PIL.Image img=Image.fromarray(torch.clamp(tensor*255,min=0,max=...255).byte().permute(1,2,0).cpu().numpy()) print(type(img)) 另一种方式： image = torchvision.transforms.functional.to_pil_image...(tensor) 7、np.ndarray和PIL.Image进行转换 np.ndarray转换为PIL.Image image = PIL.Image.fromarray(ndarray.astype...(np.uint8)) PIL.Image转换为np.ndarray ndarray = np.asarray(PIL.Image.open(path)) 8、从只包含一个元素的tensor中取出值 value
import torch import torchvision from PIL import Image 创建预训练模型 model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50...= Image.open('data/bicycle.jpg').convert("RGB") img = torchvision.transforms.ToTensor()(img) 准备模型入参...(img, boxes, labels, lb_names, lb_colors, lb_infos, save_name='result.png') utils.plots.plot_image...Args: image (Image): `Tensor`, `PIL Image` or `numpy.ndarray`....lb_names (Optional[List[str]]): All class label names.
coding=utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import pydicom import pydicom.uid import sys import PIL.Image...supported AttributeError if the decoded amount of data does not match the expected amount Returns ------- numpy.ndarray...max_index = img_temp > 255 img_temp[max_index] = 255 return img_temp step3：获取Dicom中的tag信息...CS: 'MR' print(dcm[0x0008, 0x0060].VR) >>CS print(dcm[0x0008, 0x0060].value) >>MR step4：Dicom图像数据转换为PIL.Image...dcm = pydicom.dcmread(fileanme) # 加载Dicom数据 dcm_img = Image.fromarray(img_data) # 将Numpy转换为PIL.Image
PIL(Pillow, Python Imaging Library)。...大多数转换同时接受PIL图像和tensor图像，尽管有些转换仅适用于PIL，有些则仅适用于tensor。接受tensor图像的转换也接受批量的tensor图像。...to index: {test.class_to_idx}") # 读写图像: torchvision.io包 tensor = io.read_image("../...../data/image/resize.jpg") grayscale = transforms.Grayscale() img2 = grayscale.forward(img) io.write_jpeg.../data/image/crop.jpg") GitHub：https://github.com/fengbingchun/PyTorch_Test 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：
feature_normalize(data): mu = np.mean(data,axis=0) std = np.std(data,axis=0) return (data - mu)/std pytorch...Image或numpy.ndarray，将其先由HWC转置为CHW格式，再转为float后每个像素除以255....trainloader) images, labels = dataiter.next() 上例均值和标准差都是0.5 注意：torchvision.transforms.ToTensor() 函数接受PIL...Image或numpy.ndarray，将其先由HWC转置为CHW格式，再转为float后每个像素除以255....反归一化 def unnormalized_show(img): img = img * std + mu # unnormalize npimg = img.numpy()
[ 97 95 71] [111 109 85] [108 106 82]]] (4000, 3000, 3) PIL...from PIL import Image a = Image.open('E:/young.jpg') print(a) 运行结果： 转换成array形式： from PIL import Image import numpy as np...= 100 img = Image.open(image_file) img_width, img_height = img.size width = int(1.8 *...height * img_width//img_height) #嘉定字符的高度是宽度的 img = img.resize((width,height),Image.ANTIALIAS)
= cv2.imread('Lena.png') print(img.shape) print(type(img)) 上述代码的执行结果如下： (512, 512, 3) <class 'numpy.ndarray...PIL 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。...1.1 open() from PIL import Image import numpy as np img = Image.open('Lena.png') print(img.size) print...(img.mode) print(type(img)) 上述代码的执行结果如下： (512, 512) RGB 1.2...') print(img.shape) # numpy矩阵，(h,w,c) print(type(img)) 上述代码执行结果如下： (512, 512, 3) <class 'numpy.ndarray
preface 这篇文章来写一下用 pytorch 训练的一个 CNN 分类器，数据集选用的是 kaggle 上的猫狗大战数据集，只有两个 class ，不过数据集还是挺多的，足够完成我们的分类任务。...image，所以要用 ToTensor() 方法将其转化成 pytorch 的 tensor 形式 # 对数据集训练集的处理，其实可以直接放到 DogCat 类里面去 transform_train...Image`` or ``numpy.ndarray`` to tensor....import Image 然后我们上面定义了猫是 0，狗是 1，在这里也要对应起来，因为 class 是没有重复的，所以一般用 tuple 来装 class 。..., cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.show() img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
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