pytorch图像加载问题

最新推荐文章于 2025-03-16 20:37:21 发布

原创

最新推荐文章于 2025-03-16 20:37:21 发布 · 1k 阅读

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本文对比了skimage、opencv和PIL三个主流图像处理库在读取图像方面的差异，并介绍了如何将图像转换为PyTorch Tensor格式，适用于深度学习任务。

使用pytorch制作图像数据集时，需要将存储在磁盘、硬盘的图像读取到内存中，涉及到图像I/O问题。在python中，图像处理主要采用的库：skimage, opencv-python, Pillow (PIL)。这三个库均提供了图像读取的方法。

三种主流图像处理库的比较：

实验内容

读取图像

准备一张测试图像，彩色32bit

import matplotlib.pyplot as plt
import skimage.io as io
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
import torch

# dog.jpg    width = 1599, height=1066, channel=3

# 使用skimage读取图像
img_skimage = io.imread('dog.jpg')        # skimage.io imread()-----np.ndarray,  (H x W x C), [0, 255],RGB
print(img_skimage.shape)

# 使用opencv读取图像
img_cv = cv2.imread('dog.jpg')            # cv2.imread()------np.array, (H x W xC), [0, 255], BGR
print(img_cv.shape)

# 使用PIL读取
img_pil = Image.open('dog.jpg')