文章目錄

• 一、image與numpy相互轉(zhuǎn)換
• • image轉(zhuǎn)numpy
  • numpy轉(zhuǎn)image
• 二、numpy與tensor相互轉(zhuǎn)換
• • numpy轉(zhuǎn)tensor
  • tensor轉(zhuǎn)numpy
• 三、圖像加載 & 轉(zhuǎn)換 & 保存
• • 圖像加載
  • 單通道圖像轉(zhuǎn)換多通道
  • 圖像保存
• 四、numpy切片 注意事項

一、image與numpy相互轉(zhuǎn)換

image轉(zhuǎn)numpy

變量名 = numpy.array(變量名)

numpy轉(zhuǎn)image

變量名 = Image.fromarray(變量名)

二、numpy與tensor相互轉(zhuǎn)換

numpy轉(zhuǎn)tensor

變量名 = torch.tensor(變量名)

tensor轉(zhuǎn)numpy

變量名 = 變量名.numpy()

三、圖像加載 & 轉(zhuǎn)換 & 保存

圖像加載

變量名 = Image.open(‘文件路徑/文件名’)

單通道圖像轉(zhuǎn)換多通道

變量名 = 變量名.convert(‘RGB’)
此處’RGB’只是其中一種格式

圖像保存

變量名.save(‘文件路徑/文件名’)

四、numpy切片 注意事項

1、變量名[…, …, …]
對矩陣進行一次切片

2、變量名 […] […]…[…]
對矩陣進行迭代切片

例：
arr1 的形狀為4 * 5 * 6
arr1[: ,: , 0] 的形狀為 4 * 5
arr1[:] [:] [0] = arr1[0] 的形狀為 5 * 6

解釋：[]符號迭代切片后者前兩個[]都是取全體元素只有最后一個[0]有效

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的6.0 深度学习图片常见转换操作的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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