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Tensor转为numpy
np.array(Tensor)
numpy转换为Tensor
torch.Tensor(numpy.darray)
PIL.Image.Image转换成numpy
np.array(PIL.Image.Image)
numpy 转换成PIL.Image.Image
Image.fromarray(numpy.ndarray)
首先需要保证numpy.ndarray 转换成np.uint8型
numpy.astype(np.uint8),像素值[0,255]。
同时灰度图像保证numpy.shape为(H,W)，不能出现channels
这里需要np.squeeze()。彩色图象保证numpy.shape为(H,W,3)
之后Image.fromarray(numpy.ndarray)
PIL.Image.Image转换成Tensor
torchvision.transfrom
img=Image.open('00381fa010_940422.tif').convert('L')
import torchvision.transforms as transforms trans=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
a=trans(img)Tensor转化成PIL.Image.Image
先转换成numpy，再转换成PIL.Image.Image
灰度图像
img=Image.open('00381fa010_940422.tif').convert('L')
import torchvision.transforms as transforms
trans=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
a=trans(img)
b=np.array(a) #b.shape (1,64,64)
maxi=b.max()
b=b*255./maxi
b=b.transpose(1,2,0).astype(np.uint8)
b=np.squeeze(b,axis=2)
xx=Image.fromarray(b)
xx彩色图象
img2=Image.open('00381fa010_940422.tif').convert('RGB')
import torchvision.transforms as transforms
trans=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
a=trans(img2)
a=np.array(a)
maxi=a.max()
a=a/maxi*255
a=a.transpose(1,2,0).astype(np.uint8)
b=Image.fromarray(a)
bpython-opencv
import cv2
a=cv2.imread('00381fa010_940422.tif') #a.shape (64,64,3)
cv2.imwrite('asd.jpg',a)
Image.fromarray(a)
b=cv2.imread('00381fa010_940422.tif',0)#b.shape (64,64)
Image.fromarray(b)cv2.imread()返回numpy.darray， 读取灰度图像之后shape为(64,64)，RGB图像的shape为(64,64,3)，可直接用Image.fromarray()转换成Image。
cv写图像时，灰度图像shape可以为(H,W)或（H,W,1)。彩色图像（H,W,3）
要从numpy.ndarray得到PIL.Image.Image，灰度图的shape必须为(H,W)，彩色为(H,W,3)
对于Variable类型不能直接转换成numpy.ndarray,需要用.data转换
np.array(a.data)
以上是“python、PyTorch图像读取与numpy转换的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！
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