［pytorch］Tensor,numpyとPIL形式の相互変換

［pytorch］Tensor,numpyとPIL形式の相互変換

PILとTensor

TensorとNumpy

画像展示

枚以上の画像の変換

pytorchまたはpythonで一般的に処理される画像は、これらのフォーマットにほかならない.

PIL:python持参画像処理ライブラリを用いて読み取った画像フォーマット

.

Numpy:python-opencvライブラリで読み込まれたピクチャフォーマット

Tensor:pytorchで訓練中に採用されたベクトルフォーマット(注意、その後の説明画像フォーマットはすべてRGB 3チャネル、24-bit真色、つまり私たちが普段使っている画像形式である.

PILとTensor

PIL to Tensor

import torch
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

# loader  torchvision    transforms  
loader = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor()])  

unloader = transforms.ToPILImage()


#       
#   tensor  
def image_loader(image_name):
    image = Image.open(image_name).convert('RGB')
    image = loader(image).unsqueeze(0)
    return image.to(device, torch.float)

Tensor to PIL

#   tensor  
#   PIL    
def tensor_to_PIL(tensor):
    image = tensor.cpu().clone()
    image = image.squeeze(0)
    image = unloader(image)
    return image

TensorとNumpy

Tensor to Numpy

import cv2
import torch
import matplotlib.pyplot as plt

def tensor_to_np(tensor):
    img = tensor.mul(255).byte()
    img = img.cpu().numpy().squeeze(0).transpose((1, 2, 0))
    return img

Numpy to Tensor

def toTensor(img):
    assert type(img) == np.ndarray,'the img type is {}, but ndarry expected'.format(type(img))
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = torch.from_numpy(img.transpose((2, 0, 1)))
    return img.float().div(255).unsqueeze(0)  # 255     256

写真展示

展示Tensor

def show_from_tensor(tensor, title=None):
    img = tensor.clone()
    img = tensor_to_np(img)
    plt.figure()
    plt.imshow(img)
    if title is not None:
        plt.title(title)
    plt.pause(0.001)

展示Numpy

def show_from_cv(img, title=None):
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    plt.figure()
    plt.imshow(img)
    if title is not None:
        plt.title(title)
    plt.pause(0.001)

複数の画像の変換
以上のコードはいずれも1枚の画像フォーマットの変換であり、複数に変更すると、コードを少し変更するだけで、以下の例になります.

#   N x H x W X C  numpy          tensor  
def toTensor(img):
    img = torch.from_numpy(img.transpose((0, 3, 1, 2)))
    return img.float().div(255).unsqueeze(0)