torchvision.transforms 数据预处理：ToTensor()

文章目录

• • 1、ToTensor() 函数的作用
  • 2、读取图像时 PIL 和 opencv 的选择
  • • 2.1 使用 PIL
    • 2.2 使用 opencv
  • 3、ToTensor() 的使用
  • • 3.1 关键知识点
    • 3.2 代码示例

ToTensor() 是PyTorch中的数据预处理函数，包含在 torchvision.transfORMs 模块下。一般用于处理图像数据，所以其处理对象是 PIL Image 和 numpy.ndarray 。

1、ToTensor() 函数的作用

必须要声明不能只看函数名，就以为 ToTensor() 只是将图像转为 tensor，其实它的功能不止于此

看一下 ToTensor() 函数的源码：

class ToTensor:    """Convert a ``PIL Image`` or ``numpy.ndarray`` to tensor. This transform does not support torchscript.    Converts a PIL Image or numpy.ndarray (H x W x C) in the range    [0, 255] to a torch.FloatTensor of shape (C x H x W) in the range [0.0, 1.0]    if the PIL Image belongs to one of the modes (L, LA, P, I, F, RGB, YCbCr, RGBA, CMYK, 1)    or if the numpy.ndarray has dtype = np.uint8    In the other cases, tensors are returned without scaling.    .. note::        Because the input image is scaled to [0.0, 1.0], this transformation should not be used when        transforming target image masks. See the `references`_ for implementing the transforms for image masks.    .. _references: https://GitHub.com/pytorch/vision/tree/main/references/segmentation    """

大意是：

（1）将 PIL Image 或 numpy.ndarray 转为 tensor

（2）如果 PIL Image 属于 (L, LA, P, I, F, RGB, YCbCr, RGBA, CMYK, 1) 中的一种图像类型，或者 numpy.ndarray 格式数据类型是 np.uint8 ，则将 [0, 255] 的数据转为 [0.0, 1.0] ，也就是说将所有数据除以 255 进行归一化。

（3）将 HWC 的图像格式转为 CHW 的 tensor 格式。CNN训练时需要的数据格式是[N,C,N,W]，也就是说经过 ToTensor() 处理的图像可以直接输入到CNN网络中，不需要再进行reshape。

2、读取图像时 PIL 和 OpenCV 的选择

在自己建立 dataset 迭代器时，一般操作是检索数据集图像的路径，然后使用 PIL 库或 opencv库读取图片路径。

2.1 使用 PIL

import numpy as npfrom PIL import ImagefilePath="Dataset/FFHQ/00000.png"img1=Image.open(filePath)print(f"img1 = {img1}")    # img1 = img2 = np.array(img1)print(f"img2 = {img2}")"""img2 = [[[  0 130 146]  [  0 128 144]  [  0 125 141]  ...  [133 162 164]  [133 157 159]  [134 157 163]]]"""

可以看到，使用 PIL.Image 读取的图像是一种 PIL 类，mode=RGB，要想获得图像的像素值还需要将其转为 np.array 格式。

而 opencv 可以直接将图像读取为 np.array 格式，因此首选 opencv 。

2.2 使用 opencv

import cv2filePath="Dataset/FFHQ/00000.png"img=cv2.imread(filePath)print(f"img.shape = {img.shape}")     # img.shape = (128, 128, 3)print(f"img = {img}")     # img.dtype = uint8"""img = [[[146 130   0]  [144 128   0]  [141 125   0]  ...  [164 162 133]  [159 157 133]  [163 157 134]]]"""

仔细对比PIL 和 opencv 的输出结果可以发现，PIL默认输出的图片格式为 RGB，而opencv输出的是BGR格式。

使用opencv读取的图像是[H,W,C]大小的，数据格式是 np.uint8 ，经过 ToTensor() 会进行归一化。而其他的数据类型（如 np.int8）经过 ToTensor() 数值不变，不进行归一化，后面会详细讲述。并且经过ToTensor()后图像格式变为 [C,H,W]。

3、ToTensor() 的使用

3.1 关键知识点

不管是使用 PLT还是opencv，最终得到都是 np.array类型。因此：

ToTensor() 是将 np.array 的数据 转为 tensor 格式

这里一定要明确几个点：

（1）np.array 整型的默认数据类型为 np.int32，经过 ToTensor() 后数值不变，不进行归一化。（2）np.array 浮点型的默认数据类型为 np.float64，经过 ToTensor() 后数值不变，不进行归一化。（3）opencv 读取的图像格式为 np.array，其数据类型为 np.uint8    经过 ToTensor() 后数值由 [0,255] 变为 [0,1]，通过将每个数据除以255进行归一化。（4）经过 ToTensor() 后，HWC 的图像格式变为 CHW 的 tensor 格式。（5）np.uint8 和 np.int8 不一样，uint8是无符号整型，数值都是正数。（6）ToTensor() 可以处理任意 shape 的 np.array，并不只是三通道的图像数据。

3.2 代码示例

下面通过代码熟悉 ToTensor() 的使用，分别看一下 np.uint8 和 非 np.uint8 类型的 np.array 经过 ToTensor() 之后的输出。

（1） np.uint8 类型

import numpy as npfrom torchvision import transformsdata = np.array([    [0, 5, 10, 20, 0],    [255, 125, 180, 255, 196]], dtype=np.uint8)tensor = transforms.ToTensor()(data)print(tensor)"""tensor([[[0.0000, 0.0196, 0.0392, 0.0784, 0.0000],         [1.0000, 0.4902, 0.7059, 1.0000, 0.7686]]])"""

（2）非 np.uint8 类型

import numpy as npfrom torchvision import transformsdata = np.array([    [0, 5, 10, 20, 0],    [255, 125, 180, 255, 196]])      # data.dtype = int32tensor = transforms.ToTensor()(data)print(tensor)"""tensor([[[  0,   5,  10,  20,   0],         [255, 125, 180, 255, 196]]], dtype=torch.int32)"""

来源地址：https://blog.csdn.net/qq_43799400/article/details/127785104