Pytorch 使用opnecv讀入圖像由HWC轉(zhuǎn)為BCHW格式方式
傳統(tǒng)使用opencv自帶的swapaxes進(jìn)行轉(zhuǎn)換，然后使用pytorch的from_numpy轉(zhuǎn)為tensor
例如：
img = img.swapaxes(1,2).swapaxes(0,1)
但是有一個(gè)常用的圖像增廣模塊albumentations模塊中的img_to_tensor進(jìn)行直接轉(zhuǎn)換
注意：我這里使用unsqueeze是為了驗(yàn)證模型的輸出，如果使用pytorch的dataset則不需要使用這個(gè)操作
補(bǔ)充知識(shí)：pytorch只用中要注意通道問題
cv讀進(jìn)來(lái)的是BGR圖像，通道是hcw，在torch中使用要注意維度轉(zhuǎn)換
def __getitem__(self, idx):
'''Load image.
Args:
idx: (int) image index.
img_org = Image.open(self.root_src + 'reference_cutBlock' + fname_org)
Returns:
img: (tensor) image tensor.
loc_targets: (tensor) location targets.
cls_targets: (tensor) class label targets.
'''
# Load image
fname_org = self.fnames[idx]
img_org = cv2.imread(self.root_src + 'dn_dataset/' + fname_org)
# img_org = np.asarray(img_org)
coin = np.random.randint(0, 50)
img_dis = skimage.util.random_noise(img_org, mode='gaussian', seed=None,
var=(coin / 255.0) ** 2) # add gaussian noise
# img_dis = img_dis[:, :, (2, 1, 0)] # bgr012 to rgb210
img_dis = img_dis.transpose([2, 0, 1]) # hwc to chw
img_dis = img_dis[(2, 1, 0), :, :] # bgr012 to rgb210
img_org = img_org[:, :, (2, 1, 0)]/255.0 # bgr012 to rgb210
img_org = img_org.transpose([2, 0, 1]) # hwc to chw
img_dis = torch.from_numpy(img_dis).float()
img_org = torch.from_numpy(img_org).float()
# fname_org_dis = self.fnames_dis[idx]
# img_dis = Image.open(self.root_src + 'distorted_train_block/' + fname_org_dis)
# if img_org.mode != 'RGB':
# img_org = img_org.convert('RGB')
#
# if img_dis.mode != 'RGB':
# img_dis = img_dis.convert('RGB')
# img_org = self.transform(img_org)
# img_dis = self.transform(img_dis)
return img_dis, img_org
transforms.ToTensor() 有兩層含義，一個(gè)是轉(zhuǎn)化成Tensor，另一個(gè)是進(jìn)行歸一化，此段代碼，沒有采用此語(yǔ)句，而是分兩步完成，因?yàn)閕mg_dis，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)歸一化。
以上這篇Pytorch 使用opnecv讀入圖像由HWC轉(zhuǎn)為BCHW格式方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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