1. PIL Image图片显示

  在使用PIL函数中的Image方法读取图片时,对于图片的shape,可能有不少宝宝存在疑惑。是什么疑惑了?就是image = Image.open(image_path),当你执行print(image.size)时,你得到的是图片的真实维度:W * H(宽和高),但在后续的使用中,我们使用的却是Image的数组形式,此时的维度是: H * W(高和宽)。怎么查询了它的数组形式了,再加一行代码,image = np.array(image),即可输出print(image.shape)查看维度,此时就是:H * W * C格式。

  但在Image转Tensor过程中,图片的格式会由: H * W * C的格式转为: C * H * W格式。

2. 例子

2.1 Code

 import numpy as np
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image def image_open():
# 图片路径,相对路径
image_path = "./fusion_datasets/2.jpg"
# 读取图片
image = Image.open(image_path)
# 输出图片size
print("image_shape: ", image.size)
# 后续使用的numpy数组形式的格式
image_array = np.array(image)
print("image_array: ", image_array.shape)
# 显示图片
image.show()
# 转为tensor
input_transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
])
image = input_transform(image).unsqueeze(0)
# 输出图片转为tensor后的格式
print("image_tensor: ", image.shape) if __name__ == '__main__':
image_open()

2.2 结果显示

原图片属性:

图片信息打印:

显示图片:

3. 总结

  努力去爱周围的每一个人,付出,不一定有收获,但是不付出就一定没有收获! 给街头卖艺的人零钱,不和深夜还在摆摊的小贩讨价还价。愿我的博客对你有所帮助(*^▽^*)(*^▽^*)!

  如果客官喜欢小生的园子,记得关注小生哟,小生会持续更新(#^.^#)(#^.^#)。

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