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综合教程

.mat转成.npy文件+Python(Pytorch)压缩裁剪图片

發(fā)布時(shí)間:2023/12/15 综合教程 41 生活家
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 .mat转成.npy文件+Python(Pytorch)压缩裁剪图片 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

需求:現(xiàn)有數(shù)據(jù)文件V1.mat,里面包含多個(gè)數(shù)據(jù)集,現(xiàn)需將里面的images數(shù)據(jù)集提取出來(lái),然后進(jìn)行壓縮裁剪成指定大小

V1.mat數(shù)據(jù)集目錄:

1、從mat文件中提取數(shù)據(jù)(使用Python)

V1.mat文件太大,在此不提供

 1 import numpy as np
 2 import h5py
 3 
 4 mat = h5py.File('./V1.mat')
 5 
 6 print(mat['images'].shape)#查看mat文件中images的格式
 7 #(2284, 3, 640, 480)
 8 
 9 images = np.transpose(mat['images'])
10 #轉(zhuǎn)置,images是numpy.ndarray格式的
11 
12 print(images)#控制臺(tái)輸出數(shù)據(jù)
13 print(images.shape)#輸出數(shù)據(jù)格式
14 #(480, 640, 3, 2284)
15 
16 np.save('./images', images)#保存數(shù)據(jù),會(huì)生成一個(gè)images.npy文件

print(images)輸出的數(shù)據(jù):

2、將數(shù)據(jù)恢復(fù)成圖片并保存

 1 import numpy as np
 2 import  torchvision.transforms as transforms
 3 
 4 dataset = np.load('./images.npy')
 5 
 6 for i in range(dataset.shape[3]):
 7     img_tensor = dataset[:, :, :, i]#2284
 8     # print(img_tensor.shape)#(480, 640, 3)
 9 
10     img = transforms.ToPILImage()(img_tensor)#轉(zhuǎn)成圖片
11     # print(img.size)#(640, 480)
12 
13     #img.show()
14     img.save('./Test/%d.jpg' % i)

轉(zhuǎn)成的圖片:

  

3、壓縮并裁剪圖片

這個(gè)程序包含了第二部分,等比例壓縮后再裁剪,可以保持原圖片比例,但會(huì)丟失一些邊界信息。直接壓縮可以保存原圖片信息,但會(huì)變形。。。

 1 import numpy as np
 2 import torchvision.transforms as transforms
 3 import matplotlib.pyplot as plt
 4 from PIL import Image
 5 
 6 dataset = np.load('./V1/images.npy')#圖片文件目錄
 7 
 8 
 9 '''
10 等比例壓縮
11 '''
12 def scale_high(img, target_high):
13     ow, oh = img.size
14     if (ow == target_high):
15         return img
16     h = target_high
17     w = int(target_high * ow / oh)
18     return img.resize((w, h), Image.BICUBIC)
19 
20 '''
21 遍歷圖片
22 等比例壓縮后裁剪
23 '''
24 def ScaleAndCrop():
25     for i in range(1):  #dataset.shape[3]   #
26         img_tensor = dataset[:, :, :, i]    #(480, 640, 3, 2284)
27         #print(img_tensor.shape)            #(480, 640, 3)
28         img = transforms.ToPILImage()(img_tensor)#數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成圖片
29         # print(img.size)       #(640, 480)
30         # img.show()
31         scale_img = scale_high(img,256)      #等比例壓縮圖片
32         # print(scale_img.size)       #(341, 256)
33         # scale_img.show()
34         crop = transforms.RandomCrop((256, 256))    #裁剪圖片
35         crop_img = crop(scale_img)  #
36         # crop_img.show()
37         crop_img.save('./Picture/%d.jpg' % i)   #保存圖片
38 
39 '''
40 遍歷圖片,直接縮放
41 '''
42 def CropDirc():
43     for i in range(1):  #dataset.shape[3]   #
44         img_tensor = dataset[:, :, :, i]    #(480, 640, 3, 2284)
45         #print(img_tensor.shape)            #(480, 640, 3)
46         img = transforms.ToPILImage()(img_tensor)#數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成圖片
47         # print(img.size)       #(640, 480)
48         # img.show()
49         crop = transforms.Scale([256, 256])
50         crop_img = crop(img)
51 
52         # print(crop_img.size)  # (256, 256)
53         # crop_img.show()
54         crop_img.save('./Picture/%d.jpg' % i)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的.mat转成.npy文件+Python(Pytorch)压缩裁剪图片的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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