PyTorch: 各种图像格式相互转化

我们一般在PyTorch或者Python中处理的图像无非这几种格式：

PIL：使用Python自带图像处理库读取出来的图片格式;
numpy：使用python-opencv库读取出来的图片格式;
tensor：pytorch中训练时所采取的向量格式（当然也可以说图片）.

注意，本文所述图片格式皆为RGB三通道，24-bit真彩色，也就是我们平常使用的图片形式。

下述代码均引用了：

import cv2
import torch
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt# loader使用torchvision中自带的transforms函数
loader = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])  unloader = transforms.ToPILImage()

PIL读取图片转化为Tensor

# 输入图片地址, 返回tensor变量
def image_loader(image_name):image = Image.open(image_name).convert('RGB')image = loader(image).unsqueeze(0)return image.to(device, torch.float)

# 输入PIL格式图片, 返回tensor变量
def PIL_to_tensor(image):image = loader(image).unsqueeze(0)return image.to(device, torch.float)

Tensor转化为PIL图片

# 输入tensor变量, 输出PIL格式图片
def tensor_to_PIL(tensor):image = tensor.cpu().clone()image = image.squeeze(0)image = unloader(image)return image

直接展示Tensor格式图片

def imshow(tensor, title=None):image = tensor.cpu().clone()  # we clone the tensor to not do changes on itimage = image.squeeze(0)  # remove the fake batch dimensionimage = unloader(image)plt.imshow(image)if title is not None:plt.title(title)plt.pause(0.001)  # pause a bit so that plots are updated

直接保存Tensor格式图片

def save_image(tensor, **para):dir = 'results'image = tensor.cpu().clone()  # we clone the tensor to not do changes on itimage = image.squeeze(0)  # remove the fake batch dimensionimage = unloader(image)if not osp.exists(dir):os.makedirs(dir)image.save('results_{}/s{}-c{}-l{}-e{}-sl{:4f}-cl{:4f}.jpg'.format(num, para['style_weight'], para['content_weight'], para['lr'], para['epoch'],para['style_loss'], para['content_loss']))

Numpy转化为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也可以改为256

Tensor转化为Numpy

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

展示Numpy格式图片

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)

展示Tensor格式图片

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)

注意: 上面介绍的都是一张图片的转化，如果是n张图片一起的话，只需要修改一下相应代码即可。

# 将 N x H x W X C 的numpy格式图片转化为相应的tensor格式
def toTensor(img):img = torch.from_numpy(img.transpose((0, 3, 1, 2)))return img.float().div(255).unsqueeze(0)

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