彩色图片按RGB通道分离，torch单通道卷积后，再合并

import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn as nn
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread("lena.jpg")
#cv2.imshow("Original", img)r,g,b = np.dsplit(img, 3) # 彩色图像拆分为rgb
#cv2.imshow('r', r)
#cv2.imshow('g', g)
#cv2.imshow('b', b)"""
数据维度格式化，(h,w,1) ---> (1,1,h,w)
h: 图像高度
w: 图像宽度
"""
# 将numpy格式化为tensor
r = torch.tensor(r)
g = torch.tensor(g)
b = torch.tensor(b)# 扩张维度(512,512,1) ---> (512,512,1,1)
r = torch.unsqueeze(r, 3)
g = torch.unsqueeze(g, 3)
b = torch.unsqueeze(b, 3)# 调整维度(512,512,1,1) ---> (1,1,512,512)
r = r.permute(2,3,0,1).to(torch.float32)
g = g.permute(2,3,0,1).to(torch.float32)
b = b.permute(2,3,0,1).to(torch.float32)
#imgs.to(torch.float32))conv = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=(3,3))r=Variable(r)
r=Variable(g)
r=Variable(b)rc = conv(r).detach().numpy()
gc = conv(g).detach().numpy()
bc = conv(b).detach().numpy()rc = torch.tensor(rc.squeeze(0))
gc = torch.tensor(gc.squeeze(0))
bc = torch.tensor(bc.squeeze(0))rc= rc.permute(1,2,0)
gc= gc.permute(1,2,0)
bc= bc.permute(1,2,0)combined = np.dstack((rc,gc,bc))
cv2.imshow("combined", combined)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果图：

因为卷积是随机的，所以每次最终combined的结果图也不一样

就在想，用卷积提取边缘是不是很nice？！就是速度不免慢了写，但是硬件设备跟上不久可以了！哈哈后续会再次改进。。。

是自己一个字母一个字母码的，copy请注来源！！！！！

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