【PyTorch】【机器学习】图片张量、通道分解&合成和裁剪

一、导入所需库

python 复制代码
from PIL import Image
import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

二、读取图片

python 复制代码
pic = np.array(Image.open('venice-boat.jpg'))

上述代码解释:先用Image.open()方法读取jpg格式图片,再用np.array()方法将图片转成numpy数组(ndarray)格式。

三、建立张量

图片在PyTorch中以3维张量表示。以下代码将图片转换成张量形式:

python 复制代码
pic_tensor = torch.from_numpy(pic)

打印张量数据内容:

python 复制代码
print(pic_tensor)

输出:

python 复制代码
tensor([[[ 47, 138, 221],  # 每个像素点的RGB颜色值
         [ 49, 138, 220],
         [ 50, 139, 221],
         ...,
         [ 89, 149, 221],
         [ 87, 150, 221],
         [ 86, 149, 220]],

        [[ 47, 138, 221],
         [ 49, 138, 220],
         [ 50, 139, 221],
         ...,
         [ 88, 148, 220],
         [ 85, 148, 219],
         [ 85, 148, 219]],

        [[ 47, 138, 221],
         [ 49, 138, 220],
         [ 50, 139, 221],
         ...,
         [ 84, 147, 218],
         [ 84, 147, 218],
         [ 83, 146, 217]],

        ...,

四、通过张量对图片进行操作

(注:在以下的各个操作下,还需要用plt.show()语句才能将图片输出到屏幕上。)

1、打印整张图片

python 复制代码
plt.imshow(pic)

2、分RGB通道打印图片

输出通道1:
python 复制代码
plt.imshow(pic_tensor[:, :, 0].numpy())
输出通道2:
python 复制代码
plt.imshow(pic_tensor[:, :, 1].numpy())
输出通道3:
python 复制代码
plt.imshow(pic_tensor[:, :, 2].numpy())


注意: 三通道并不是简单的算术叠加,例如以下代码的输出和原图大相径庭:

python 复制代码
from PIL import Image
import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


pic_1 = np.array(Image.open('Channel_1.jpg'))
pic_2 = np.array(Image.open('Channel_2.jpg'))
pic_3 = np.array(Image.open('Channel_3.jpg'))

pic_tensor_1 = torch.from_numpy(pic_1)
pic_tensor_2 = torch.from_numpy(pic_2)
pic_tensor_3 = torch.from_numpy(pic_3)

pic_tensor = pic_tensor_1 + pic_tensor_2 + pic_tensor_3
plt.imshow(pic_tensor.numpy())

plt.show()

输出图片:

3、裁剪图片

对图片张量的裁剪在其前2个维度上进行(第3个维度为颜色通道),示例代码如下:

python 复制代码
plt.imshow(pic_tensor[50: 1050, 400: 800, :].numpy())

裁剪结果:

相关推荐
星座52813 分钟前
基于现代R语言【Tidyverse、Tidymodel】的机器学习方法与案例分析
机器学习·r语言·tidyverse·tidymodel
静心问道15 分钟前
TrOCR: 基于Transformer的光学字符识别方法,使用预训练模型
人工智能·深度学习·transformer·多模态
说私域17 分钟前
基于开源AI大模型、AI智能名片与S2B2C商城小程序源码的用户价值引导与核心用户沉淀策略研究
人工智能·开源
亲持红叶18 分钟前
GLU 变种:ReGLU 、 GEGLU 、 SwiGLU
人工智能·深度学习·神经网络·激活函数
说私域19 分钟前
线上协同办公时代:以开源AI大模型等工具培养网感,拥抱职业变革
人工智能·开源
群联云防护小杜20 分钟前
深度隐匿源IP:高防+群联AI云防护防绕过实战
运维·服务器·前端·网络·人工智能·网络协议·tcp/ip
摘星编程26 分钟前
构建智能客服Agent:从需求分析到生产部署
人工智能·需求分析·智能客服·agent开发·生产部署
不爱学习的YY酱29 分钟前
信息检索革命:Perplexica+cpolar打造你的专属智能搜索中枢
人工智能
whaosoft-1432 小时前
51c自动驾驶~合集7
人工智能
刘晓倩5 小时前
Coze智能体开发实战-多Agent综合实战
人工智能·coze