pytorch搭建卷积神经网络【第七课_tensor_图像操作_1】

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前言

案例代码https://github.com/2012Netsky/pytorch_cnn/blob/main/1_image_dog.ipynb

一、tensor打印配置

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
import numpy as np
import torch
torch.set_printoptions(edgeitems=2, threshold=50)
# precision是每一个元素的输出精度，默认是八位；
# threshold是输出时的阈值，当tensor中元素的个数大于该值时，进行缩略输出，默认时1000；
# edgeitems是输出的维度，默认是3；
# linewidth字面意思，每一行输出的长度；
# profile=None，修正默认设置（不太懂，感兴趣的可以试试）

二、读取图像

# imageio模块加载PNG图像
import imageio
# 优点：统一的API读取不同数据类型
img_arr = imageio.imread('../data/p1ch4/image-dog/b.jpg')
print(img_arr.shape)
print(img_arr)

三、 permute矩阵的块行列进行交换

# permute()函数其实是对矩阵的块行列进行交换
img = torch.from_numpy(img_arr)
out = img.permute(2, 0, 1)

四、预先分配张量 然后读取图像填充张量

五、显示数据及图像

# 预先分配张量 然后读取图像填充张量
batch_size = 3
batch = torch.zeros(batch_size, 3, 256, 256, dtype=torch.uint8)

import os
import matplotlib.pyplot as plt

data_dir = '../data/p1ch4/image-cats/'
# 遍历文件夹下图片
filenames = [name for name in os.listdir(data_dir)
             if os.path.splitext(name)[-1] == '.png']
# 挑出png格式图片
print(filenames)
# numerate参数为可遍历/可迭代的对象(如列表、字符串) 返回值为 索引+索引值
for i, filename in enumerate(filenames):
    img_arr = imageio.imread(os.path.join(data_dir, filename))
    img_t = torch.from_numpy(img_arr)
    # 将tensor的维度换位。RGB->BGR
    img_t = img_t.permute(2, 0, 1)
    
    img1 = img_t.numpy()[0]
    img2 = img_t.numpy()[1]
    img3 = img_t.numpy()[2]
    img4 = img_t.numpy()[3]
    print(img1.shape)
    # img[:, :, ::-1]是将BGR转化为RGB
    # 要生成1行4列，这是第一个图plt.subplot('行','列','编号')
    plt.subplot(141) 
    plt.imshow(img1)
    plt.title('dog-1')

    plt.subplot(142)
    plt.imshow(img2)
    plt.title('dog-2')

    plt.subplot(143)
    plt.imshow(img3)
    plt.title('dog-3') 

    plt.subplot(144)
    plt.imshow(img4)
    plt.title('cat-1')

    plt.show()
    
    
    print(img_t.size())
    # 只保留前三个通道 png图有时可能有四个通道 第四个通道为alpha通道表示透明度
    img_t = img_t[:3] # <1>
    print(img_t.size())
    batch[i] = img_t

六、正则化数据 方法一

# 正规化图像数据 方法1
batch = batch.float()
print(batch)
batch /= 255.0
print(batch)

七、正则化数据 方法二

# 正规化图像数据 方法2
# 设置三个通道均值为0 std为1
n_channels = batch.shape[1]
for c in range(n_channels):
    # 分别取三个通道图 返回值是不同图片相同通道图
    mean = torch.mean(batch[:, c])
    print(batch.shape)
    print(batch[:, c].shape)
    print(mean.shape)
    print(mean)
    
    std = torch.std(batch[:, c])
    print(std.shape)
    print(std)
    
    batch[:, c] = (batch[:, c] - mean) / std
    print( batch[:, c])

总结