??npy文件是無法直接打開的，它里面包含的是一個矩陣格式的數據，可以用于存儲圖像。為了對其進行可視化，需要將其轉換為圖像。這里需要用到numpy包以及matplotlib包，沒有的話就pip install一下吧。現進入包含有npy文件的目錄（我的該目錄下有一個名為0000.npy的文件），然后打開一個終端，執行python進入python命令行模式，依次輸入如下代碼即可：

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt depthmap = np.load('0000.npy') #使用numpy載入npy文件 plt.imshow(depthmap) #執行這一行后并不會立即看到圖像，這一行更像是將depthmap載入到plt里 # plt.colorbar() #添加colorbar plt.savefig('depthmap.jpg') #執行后可以將文件保存為jpg格式圖像，可以雙擊直接查看。也可以不執行這一行，直接執行下一行命令進行可視化。但是如果要使用命令行將其保存，則需要將這行代碼置于下一行代碼之前，不然保存的圖像是空白的 plt.show() #在線顯示圖像#若要將圖像存為灰度圖，可以執行如下兩行代碼 import scipy.misc scipy.misc.imsave("depth.png", depthmap)

??
??下面再貼一個將維度為[m,n]的深度圖tensor進行可視化的代碼，可以方便地應用于深度學習中產生的深度圖上。

import torch import cv2# 該函數將深度值進行映射，生成帶顏色的深度圖 def visualize_scalars(scalar_tensor: torch.Tensor) -> np.ndarray:to_use = scalar_tensor.view(-1)while to_use.shape[0] > 2 ** 24:to_use = to_use[::2]with torch.inference_mode(False):mi = torch.quantile(to_use, 0.05)ma = torch.quantile(to_use, 0.95)scalar_tensor = (scalar_tensor - mi) / max(ma - mi, 1e-8) # normalize to 0~1scalar_tensor = scalar_tensor.clamp_(0, 1)scalar_tensor = ((1 - scalar_tensor) * 255).byte().numpy() # inverse heatmapreturn cv2.cvtColor(cv2.applyColorMap(scalar_tensor, cv2.COLORMAP_INFERNO), cv2.COLOR_BGR2RGB)depthimg = torch.ones(height,width) # 初始化一張height，width大小的圖像（這里是全為1的tensor） ######################### # 這里可以對depthimg進行賦值 ######################### scalarimg = visualize_scalars(depthimg) # 進行scalar調節 cv2.imwrite(f'../../outdata/depthmap/depth.jpg', scalarimg) # cv2寫出深度圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python读取并可视化npy格式的深度图文件以及将其保存为jpg图片的方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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