码迷,mamicode.com
首页 > 其他好文 > 详细

Pytorch读取,加载图像数据(一)

时间:2019-02-02 23:35:44      阅读:537      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:其他   自动   PDF文档   import   通道数   参数   plt   key   ref   

在学习Pytorch的时候,先学会如何正确创建或者加载数据,至关重要。

有了数据,很多函数,操作的效果就变得很直观。

本文主要用其他库读取图像文件(学会这个,你就可以在之后的学习中,将一些效果直观化)

更好的文章组织结构:

  • Github

  • 关注公众号:tuduisuinian(土堆碎念),菜单底部可以获取pytorch教程PDF文档

零:准备

加载数据前,需要掌握正确的读取路径方法。很多教程中的例子,在讲解的时候,没有提供图片,或者读者不知道修改教程中的读取路径,打击了热情。

建议:为了保证大家可以跟着教程一步一步练习,教程中会出现示例图片,建议大家右键-另存为图片,将图片保存到 你运行程序的文件夹 中。如下图:

技术图片

壹:数据集的准备

任务:我们用不同的方式读取这两张图片(记得右键-另存为图片,保存到程序所在位置,记得文件重命名为你喜欢的方式,我的重命名为002.jpg003.jpg

技术图片

技术图片

将文件另存为后,同时新建一个python文件,我的效果如下:

技术图片

接下来,我们就可以在load_images.py中,进行相关操作了。

贰:用其他库读取图像文件

  • 使用matplotlib库进行图像的读取

matplotlib中的函数跟Matlab很像。

我们需要使用matplotlib.pyplot中的函数:

imread(文件地址):进行读取图像的操作(参数为读取图像文件的路径)

imshow(数组):进行图像的显示操作(显示图像的数组)

show():显示一个窗口,用于显示图像(很多时候,不显示图像的话,是忘记使用这个函数)

我们尝试探讨,图像被读取后的数据类型,大小形状

import matplotlib.pyplot as plt

img = plt.imread(‘002.jpg‘)
#图片的高H为460,宽W为346,颜色通道C为3
print(img.shape)
print(img.dtype)
print(type(img))
plt.imshow(img)
plt.show()

输出为:

(460, 346, 3)
uint8
<class ‘numpy.ndarray‘>

结论:imread读取的图片为numpy.ndarry的数组,数组的大小排列为:高×宽×通道数,数组的数据类型是uint8,即每个数据的大小为[0,255]

如果不想手动进行多图像的读取,需要使用到Python的文件,路径操作等。暂不介绍

手动添加的话,就是用[array1,array2]这种形式,将数组进行连接

import matplotlib.pyplot as plt

img1 = plt.imread(‘002.jpg‘)
img2 = plt.imread(‘003.jpg‘)
img = [img1, img2]
for i in img:
    plt.imshow(i)
    plt.show()

  • 使用cv2进行图像的读取

cv2库中,需要用到的函数有:

imread(文件地址):读取地址处的文件图像

imshow(‘窗口名称‘, 图像数组):将图像数组显示出来,但必须结合waitKey()使用,否则无法显示图像

waitKey(延迟时间):需要设置延迟时间,当延迟时间≤0时,窗口将会一直延迟,延迟无穷长时间,按下任一按键,可以继续执行下面程序。当延迟时间>0,即窗口图像会显示对应毫秒后,自动消失。

import cv2
img1 = cv2.imread(‘002.jpg‘)
print(img1.shape)
print(img1.dtype)
print(type(img1))
cv2.imshow(‘img‘, img1)
cv2.waitKey(0)

输出为:

(460, 346, 3)
uint8
<class ‘numpy.ndarray‘>

结论:imread读取的图片为numpy.ndarry的数组,数组的大小排列为:高×宽×通道数,数组的数据类型是uint8`,即每个数据的大小为[0,255]

Matplotlib与cv2对图像的数据格式的处理是相似的,但是也是有区别的:

对于通道的读取,cv2是按BGR的顺序读入,而matplotlib按RGB的顺序读入


  • 使用PIL库进行图像处理

PIL全称为Python Image Library。是给Python提供图像处理相关的库。

需要使用到的函数:

open(文件地址):打开文件,注意是打开,并没有读取。主要作用是保持检查文件地址,同时保证文件是打开的状态。当对图像处理的时候,会自动加载。

show():使用系统自带的图像查看器,查看图像

from PIL import Image
img1 = Image.open(‘002.jpg‘)
# 因为PIL有自己的数据结构,所以没有shape,dtype属性
# print(img1.shape)
# print(img1.dtype)
print(type(img1))
img1.show()

输出为:

<class ‘PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile‘>

我们可以使用numpy.array()函数,将PIL结构的数据转换成numpy数组。

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np

img1 = Image.open(‘002.jpg‘)
img1 = np.array(img1)
print(img1.shape)
print(img1.dtype)
plt.imshow(img1)
plt.show()

输出:

(460, 346, 3)
uint8

可以看到,PIL转换成numpy后,数据类型是uint8的。


叁:总结

主要介绍了使用matplotlib,cv2,PIL库进行图像文件的读取

  • matplotlib中的imread,imshow,show函数
  • cv2中的imread,imshow,waitKey函数
  • PIL中的open,show函数

Pytorch读取,加载图像数据(一)

标签:其他   自动   PDF文档   import   通道数   参数   plt   key   ref   

原文地址:https://www.cnblogs.com/zhouzhiyao/p/10349369.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有 京ICP备13008772号-2
迷上了代码!