关于transforms.toTensor()转换的问题对应灰度图和RGB图均可转换且自动加一个维度

图像处理与PyTorch张量转换

原创于 2019-12-23 17:35:38 发布 · 6.4k 阅读

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本文探讨了图像处理中的关键步骤，包括使用Python的imread和Image模块读取图像，以及将图像数据转换为PyTorch张量的过程。特别关注了灰度图在转换过程中的通道处理，以及数据类型和范围的调整。

target1 = imread(r"D:\pku\new desktop\dataset-DIV2k\Set14\bridge.bmp")
target2 = Image.open(r"D:\pku\new desktop\dataset-DIV2k\Set14\bridge.bmp")
print('yes')
mm = target1/255.0
nn = torch.ones([2,2])
nn_new = nn.float()

trans = transforms.ToTensor()
target1_tensor = trans(target1)
target2_tensor = trans(target2)
print('yes')
#如果输入三通道 输出则转换位CHW的[0.0 1.0]的float tensor
#重点 如果输入的是灰度图 输出的仍然会是三通道的 源码中 如果检测到图片是二维的 会自动加一个维度
dudu1 = np.ones([2,2])
dudu2 = dudu1[:,:,None]#加一个维度
print(dudu1.size)
print(dudu2.size)

#源码的话参照下面的图片