这篇文章主要介绍了pytorch读取图像数据转成opencv格式实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pytorch读取图像数据转成opencv格式方法：先转成numpy通用的格式，再将其转换成opencv格式。
pytorch读取的数据使用loaddata这类函数实现。pytorch网络输入图像的格式为（C, H, W)，就是（通道数，高，宽）而numpy中图像的格式为（H,W,C）。
那就将其通道调换一下。用到函数transpose。
转换方法如下
例如A 的格式为（c,h,w） 那么经过
A = A.transpose(1,2,0)
后就变成了（h,w,c）了
然后用语句
B= cv2.cvtColor(A,cv2.COLOR_RGB2BGR)
结果就变成opencv可用的图像了。 如果不做transpose转换，那么得到的图像是一个1*h大小的图…….
完整代码：
变换部分：
一般的pytorch会进行裁剪 放缩 归一化等操作。例如
transforms = Compose([ ToTensor(),//将数据除以255加载进来 Resize(768),//裁剪768*768大小的图像 ConvertMaskID(Cityscapes.classes),//与这个事无关不用去管它 Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])// 归一化 利用均值方差归一化 ])
那么被处理的数据就要反归一化回来呗
代码如下：三通道的数据
image_idx = x[idx].cuda().data.cpu().float().numpy() #经过上面处理的数据 在gpu上给取出来放在cpu上。是个numpy类型 image_idx[0] = image_idx[0] * std[0] + mean[0]#三个通道分别进行反归一化...按公式来的 image_idx[1] = image_idx[1] * std[1] + mean[1] image_idx[2] = image_idx[2] * std[2] + mean[2] image_idx[0][image_idx[0] > 1] = 1#对最大值最小值做次保护 image_idx[0][image_idx[0] 1] = 1 image_idx[1][image_idx[1] 1] = 1 image_idx[2][image_idx[2] <0] = 0 image_idx = image_idx.transpose(1,2,0) img1 = cv2.cvtColor(image_idx * 255,cv2.COLOR_RGB2BGR)#转成opencv认识的玩意 tpath1="dddd/"+"yy0" + str(100 * i + idx) + '.jpg-600' cv2.imwrite(tpath1, img1)
补充知识：pytorch的tensor，Image，numpy和opencv四种格式的相互转换
话不多说，先上代码
# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/4/28 13:52 # @Author : ljf import torch from torchvision import transforms from PIL import Image import numpy as np import cv2 # 1.1 tensor2Image Image格式进行绘图，展示 tensor1 = torch.randint(0,255,(300,300)) transform1 = transforms.ToPILImage(mode="L") image1 = transform1(np.uint8(tensor1.numpy())) # Image接受的图像格式必须为uint8，否则就会报错 print(tensor1.size()) print(image1) # image.show() image1.save("gray.jpg-600") # 1.2 Image2tensor tensor格式方便使用torch进行数据增强，也是模型训练的格式 # 先剪切，再转为tensor。底层也是PIL实现的 transform2 = transforms.Compose([transforms.RandomCrop([200,200],padding=10),transforms.ToTensor()]) image2 = Image.open("gray.jpg-600") tensor2 = transform2(image2) print(tensor2.size()) # 2.1 tensor2numpy 再1.1中也用到了，numpy格式主要用于容易转换数据格式，也有利于转为opencv格式。 array1 = tensor1.numpy() print(array1.shape) print(array1.dtype) # 2.2 numpy2tensor 1.2有介绍，不再赘述 tensor3 = torch.Tensor(array1) tensor4 = transforms.ToTensor()(array1) print(tensor3.size()) print(tensor4.size()) # 会增加一个维度 # 3.1 numpy2opencv openc格式方便画目标框，图片上面写字(Image格式也可以实现，不是很熟悉，，，) # opencv 读取出来就是numpy的数据格式 cv2.imshow("img",np.uint8(array1)) # cv2.waitKey() # cv2.destroyAllWindows() # 3.2 opencv2numpy array2 = cv2.imread("./gray.jpg-600") # 这<strong style="color:transparent">来源gaodai#ma#com搞@@代~&码*网</strong>里使用opencv读取的是三通道，plt读取的是单通道。。暂时还没搞懂 print(array2.shape) print(array2.dtype) # 4.1 opecv2Image image3 = Image.fromarray(array2,mode="RGB") # image3.show() # 4.2 Image2opencv # 这里有两种方式，一种稍复杂点，但是可以保存数据形状 array3 = transforms.ToTensor()(image3).numpy() # Image自带的属性，但是会打乱数据为一维 list1 = list(image3.getdata()) print(array3.shape) print(list1)
上面的四种格式转换时在做一个“图像分类”的项目经常用到的，比如保存图片，图片上面加中文等等。因为这些代码不是很常用，不熟练，所以每次都要在网上找下。这个博文也方便我来查找，大家有需要的也可以进行保存。
后续更新解决opecv，matplotlib显示中文问题，以及分类模型中加入评价指标confusion matrix
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