用實例分析pytorch讀取圖像數(shù)據(jù)如何轉(zhuǎn)成opencv格式-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章主要用實例分析pytorch讀取圖像數(shù)據(jù)如何轉(zhuǎn)成opencv格式，內(nèi)容清晰明了，對此有興趣的小伙伴可以學(xué)習(xí)一下，相信大家閱讀完之后會有幫助。

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pytorch讀取圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成opencv格式方法：先轉(zhuǎn)成numpy通用的格式，再將其轉(zhuǎn)換成opencv格式。

pytorch讀取的數(shù)據(jù)使用loaddata這類函數(shù)實現(xiàn)。pytorch網(wǎng)絡(luò)輸入圖像的格式為（C, H, W)，就是（通道數(shù)，高，寬）而numpy中圖像的格式為（H,W,C）。

那就將其通道調(diào)換一下。用到函數(shù)transpose。

轉(zhuǎn)換方法如下

例如A 的格式為（c,h,w） 那么經(jīng)過

A = A.transpose(1,2,0)

后就變成了（h,w,c）了

然后用語句

B= cv2.cvtColor(A,cv2.COLOR_RGB2BGR)

結(jié)果就變成opencv可用的圖像了。 如果不做transpose轉(zhuǎn)換，那么得到的圖像是一個1*h大小的圖.......

完整代碼：

變換部分：

一般的pytorch會進(jìn)行裁剪 放縮 歸一化等操作。例如

transforms = Compose([
      ToTensor(),//將數(shù)據(jù)除以255加載進(jìn)來
      Resize(768),//裁剪768*768大小的圖像
      ConvertMaskID(Cityscapes.classes),//與這個事無關(guān)不用去管它
      Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])// 歸一化 利用均值方差歸一化
    ])

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