从Tensor看图像

原创 已于 2026-01-01 13:53:43 修改 · 373 阅读 · 1 ·
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于 2021-01-18 21:33:42 首次发布
本文介绍了一种从TensorBatch中提取并展示第一张图片的方法。通过特定的代码实现，可以将图片转换为PIL图像格式，并直接显示出来。 
# 看tensor batch中的第一张图片
kan = tensor[0:1, :, :, :].squeeze(0).squeeze(0).cpu()
kan = T.ToPILImage()(kan)
kan.show()
kan.save("path")
PyTorch实战-实现神经网络图像分类基础Tensor最全操作详解(一)
master_hunter的博客
09-13 1792
Tensor是PyTorch中最基本的数据结构，可以看作是一个多维数组（矩阵的扩展）。与NumPy中的数组类似，与其不同的是ndarrays不能使用GPU加速计算但Tensor可以在GPU上运行，这使得它在深度学习领域特别强大，归根结底还是得依赖庞大的算力支持我们才能尽可能得到更加精准的数据，通常我们叫它张量。
tensor转图像——画图
weixin_41529093的博客
03-21 4897
仅作为记录，大佬请跳过。 文章目录背景做法参考 背景 将类似于torch.tensor([64,3,224,224])的tensor转换成图像显示 做法 设a是上述长度的tensor from torchvision import transforms unloader = transforms.ToPILImage() a=a[0] # 从torch.tensor([64,3,224,224])中选择一个：torch.tensor([3,224,224]) image = a.cpu().clone()
【pytorch】带batch的tensor类型图像显示
XavierJ的博客
11-22 3405
项目场景 pytorch训练时我们一般把数据集放到数据加载器里，然后分批拿出来训练。训练前我们一般还要看一下训练数据长啥样，也就是训练数据集可视化。那么如何显示dataloader里面带batch的tensor类型的图像呢？ 显示图像 绘图最常用的库就是matplotlib： pip install matplotlib 显示图像会用到matplotlib.pyplot.imshow方法。查阅官方文档可知，该方法接收的图像的通道数要放到后面： 数据加载器中数据的维度是[B, C, H, W]，我们每次只
torch tensor去掉1维_【ML实践笔记】06-DeepLizard教程10-13：PyTorch中的tensor操作
weixin_39859055的博客
11-21 1612
0 前言这个系列主要是写给自己看的，奉行拿来主义，对于学习过程中使用到的优质的学习资源和教程会直接把链接贴进来（省的自己看完忘了），也会附上我的一些学习笔记，同时也记录一下我在学习过程中踩过的各种坑（血泪史），希望能帮助到和我一样刚刚入门的人吧。这个系列称为“实践笔记”，是因为其主要面向编程实践而非理论学习。因为我的基础还是比较差，很多东西只是自己的理解，不一定对，供参考。教程介绍和目录见此文：季...
显示 torch.tensor 图像卷积特征图
ruotianxia的博客
03-31 3185
显示 torch.tensor图像卷积特征图1.定义特征显示函数2.定义一个卷积提取网络（博文里面使用的是keras,我这边改成了pytorch）3. 运行实例 参考博文：https://blog.youkuaiyun.com/dcrmg/article/details/81255498/ 1.定义特征显示函数 def get_row_col(num_pic): squr = num_pic ** 0.5 row = round(squr) col = row + 1 if squr - row
Tensor、Numpy、PIL格式转换以及图像显示
欢迎关注，共同进步！
07-20 2264
Tensor、Numpy、PIL格式转换以及图像显示方法
Pytorch中Tensor与各种图像格式的相互转化详解
09-18
例如，展示一个tensor图像的代码： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 假设tensor是一个图像tensor tensor = tensor_to_PIL(tensor) # 先将tensor转换为PIL图像 # 展示图像 def imshow(tensor, title=...
深度学习图像处理02：Tensor数据类型
qq_35284513的博客
03-23 1791
Tensor，简而言之，是一个多维数组，是标量、向量和矩阵的高维推广。在深度学习中，Tensors是算法的基本构建块，用于表示和处理数据，如图像、声音或文本。0维Tensor：标量（Scalar），例如一个数字。1维Tensor：向量（Vector），例如一个数字列表。2维Tensor：矩阵（Matrix），例如二维数组。n维Tensor：更高维度的数组。了解Tensor数据类型，掌握Tensor的基础操作是深度学习和图像处理中的基本技能。
Python基于Tensor FLow的图像处理操作详解
09-18
主要介绍了Python基于Tensor FLow的图像处理操作,结合实例形式分析了Python基于Tensor FLow操作图像解码、缩放、剪切、翻转、调整对比度、明度、饱和度等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
pytorh基础知识和函数的学习：图像文件的Tensor
xulibo5828的博客
08-24 683
图像由红RGB(255，0 , 0)，绿RGB(0，255 , 0)，蓝RGB(0，0 , 255)，黑RGB(0，0 , 0)四种颜色组成，图中的每一个方格是一个像素点。脚本中transforms.ToTensor()的解释：将PIL图像或NumPy数组转换为PyTorch的张量，并将像素值范围从[0, 255]缩放到[0, 1]。看得出，图像文件的Tensor，由RGB三个通道组成，每个像素点与255的比例值构成了阵列的基本元素。图像的所有行、所有列构成了Tensor的阵列。
如何显示dataloader中tensor类型的图片数据
qq_42752888的博客
10-17 1905
如何显示dataloader中tensor类型的图片数据
PyTorch 图像处理：Tensor、Numpy、PIL格式转换以及图像显示
A_John 的博客
04-02 8372
cv.imshow() ：显示图像是 BGR 格式的 plt.imshow() ：图像显示是 RGB 格式的 Tensor ：存储的数据分布在 [0, 1] Numpy ：存储的数据分布在 [0, 255] CIFAR-10数据集 数据集为 BGR 格式的； 在使用 opencv 显示时需要先转换成 BGR 格式； 在使用 plt显示时 无需 转换格式； 示例： torchvision.utils.save_image() 最后再来看一下pytorch自带的函数是如何进行格式转换保存图片的......
CNN卷积神经网络查看某张图片经过每个卷积层和池化层后的特征图
m0_57190374的博客
09-19 1100
利用训练好的模型前向传播随机查看训练集的某张图像的卷积和池化过程的特征图
Pytorch中Tensor与各种图像格式的相互转化
taoqick的专栏
03-27 1661
在pytorch中经常会遇到图像格式的转化，例如将PIL库读取出来的图片转化为Tensor，亦或者将Tensor转化为numpy格式的图片。而且使用不同图像处理库读取出来的图片格式也不相同，因此，如何在pytorch中正确转化各种图片格式(PIL、numpy、Tensor)是一个在调试中比较重要的问题。本文主要说明在pytorch中如何正确将图片格式在各种图像库读取格式以及tensor向量之间转化的问题。以下代码经过测试都可以在Pytorch-0.4.0或0.3.0版本直接使用。
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wildland的博客
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PIL Numpy Tensor打印图像形状结果中每一维对应的意义。
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转载自：https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 卷积网络中的通道(Channel)和特征图 冬天到了，动物们又进入了交配...哦不，冬眠的季节。 每天被冻得什么都不想干，只想吃饭睡觉数星星。Orz 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念，通道（Channel），也有叫特征图（feature map）的。 首先，之前的文章也提到过了，卷积网络中主要有两...
tensorflow中几种读取图片文件并显示方法
牧野的博客
09-05 3万+
方式一：通过tf.gfile.FastGFile()读取图像文件 tf.gfile模块提供了tensorflow中通用的文件I/O操作。 tf.gfile.FastGFile(filename, mode)函数用于获取文件操作句柄，类似于python中的文本操作open()函数。 第一个参数filename是文件路径，第二个参数mode是文件编码方式(‘r’:UTF-8编码; ‘rb’:非UT...
pytorch入门篇2 玩转tensor(查看、提取、变换)
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01-07 1万+
使用tensor最重要的就是掌握tensor数据的查看、提取和变换这三项技能。本篇博客围绕这三个方面展开，介绍了常用的tensor数据切片、torch.masked_select()数据筛选、增加/减少tensor维度、torch.expand()/torch.repeat()矩阵扩充、维度交换和重新排列torch.transpose()/torch.permute()等方法。
tensor格式图像腐蚀膨胀
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03-21
### Tensor 图像的腐蚀和膨胀操作 对于 Tensor 格式的图像，可以通过 PyTorch 提供的功能来实现腐蚀和膨胀操作。具体来说，`nn.MaxPool2d` 是一种常用的方法[^4]。 #### 膨胀操作 膨胀是一种形态学运算，用于扩展...
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