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目录1.原图1.首先PIL保存图片的时候,图片类型一定要是ndarray类型,不能是tensor类型,否则报错2.tensor转成ndarray类型保存3.如果不进行归一化处理,也会
img=cv2.imread("./epoch034_iter100_target.png")
img1=torch.tensor(img)
image_pil=Image.fromarray(img1)
image_pil.save("./a1.jpg")
print(img.size)报错,因为img1是torch类型
######----------2-------
img=cv2.imread("./epoch034_iter100_target.png")
img1=torch.tensor(img)
img1=img1.numpy()
image_pil=Image.fromarray(img1)
image_pil.save("./a2.jpg")
print(img.size)结果:正常
结论:
为什么,torch类型保存,转numpy()重新保存会出现这种结果,因为
numpy中array默认的数据格式是int64类型，而torch中tensor默认的数据格式是float32类型。
所以,保存图片的时候一定要转成numpy
在原图的基础上,乘一个0.5,再加一个0.5,报错 ,猜测是值超出了范围
#--------3------
img=cv2.imread("./epoch034_iter100_target.png")
img1=torch.tensor(img)
img2=img1.mul(0.5).add(0.5)
img2=img2.numpy()
image_pil=Image.fromarray(img2)
image_pil.save("./a3.jpg")
到此这篇关于python使用PIL.image保存图片的文章就介绍到这了,更多相关PIL.image保存图片内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
--结束END--
本文标题: Python使用PIL.image保存图片
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