python、PyTorch画像読出しとnumpy変換例

Tensorがnumpyに変わります
np.array(Tensor)
numpyをTensorに変換
toch.Tensor（numpy.darray）
PIL.Image.Imageをnumpyに変換します。
np.array（PIL.Image.Image）
numpyをPIL.Image.Imageに変換します。
Image.froomarray(numpy.darray)
まずnumpy.ndarayがnp.uint 8型に転換することを保証します。
numpy.astype（np.uint 8）、画素値［0,255］。
同時階調画像はnumpy.sharpeが（H，W）であることを保証します。
ここはnp.squeee()が必要です。カラー画像はnumpy.shopが（H，W，3）を保証します。
その後Image.froomarray(numpy.darray)
PIL.Image.ImageをTensorに変換します。
tochvision.transfrom

img=Image.open('00381fa010_940422.tif').convert('L')

import torchvision.transforms as transforms trans=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])

a=trans(img)

TensorがPIL.Image.Imageに転化する。
numpyに変換してPIL.Image.Imageに変換します。
グレースケール画像

img=Image.open('00381fa010_940422.tif').convert('L')

import torchvision.transforms as transforms
trans=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])

a=trans(img)
b=np.array(a) #b.shape (1,64,64)
maxi=b.max()
b=b*255./maxi
b=b.transpose(1,2,0).astype(np.uint8)
b=np.squeeze(b,axis=2)
xx=Image.fromarray(b)
xx

カラー画像

img2=Image.open('00381fa010_940422.tif').convert('RGB')
import torchvision.transforms as transforms
trans=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
a=trans(img2)
a=np.array(a)
maxi=a.max()
a=a/maxi*255
a=a.transpose(1,2,0).astype(np.uint8)
b=Image.fromarray(a)
b

python-opencv

import cv2
a=cv2.imread('00381fa010_940422.tif') #a.shape (64,64,3)
cv2.imwrite('asd.jpg',a)
Image.fromarray(a)
b=cv2.imread('00381fa010_940422.tif',0)#b.shape (64,64)
Image.fromarray(b)

cv 2.imread（）はnumpy.darrayに戻り、階調画像を読み取った後shopは（64,64）、RGB画像のshopは（64,64,3）となり、直接Image.froomarray（）でImageに変換することができる。
cvで画像を書く場合、階調画像shapeは（H，W）または（H，W，1）とすることができる。カラー画像（H，W，3）
numpy.darrayからPIL.Image.Imageを得るには、階調図のshopは（H，W）、カラーは（H，W，3）でなければならない。
Varableタイプはnumpy.darrayに直接変換できません。
np.array(a.data)
以上のpython、PyTorch画像読取りとnumpy変換例は、小編集が皆さんに共有しているすべての内容です。参考にしていただければと思います。よろしくお願いします。