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    pytorch 如何实现HWC转CHW

    看代码吧~

    import torch
    import numpy as np
    from torchvision.transforms import ToTensor 
    t = torch.tensor(np.arange(24).reshape(2,4,3))
    print(t)
     
    #HWC 转CHW
    print(t.transpose(0,2).transpose(1,2)) 
    print(t.permute(2,0,1)) 
    print(ToTensor()(t.numpy()))

    D:\anaconda\python.exe C:/Users/liuxinyu/Desktop/pytorch_test/day3/hwc转chw.py
    tensor([[[ 0, 1, 2],
    [ 3, 4, 5],
    [ 6, 7, 8],
    [ 9, 10, 11]],

    [[12, 13, 14],
    [15, 16, 17],
    [18, 19, 20],
    [21, 22, 23]]], dtype=torch.int32)
    tensor([[[ 0, 3, 6, 9],
    [12, 15, 18, 21]],

    [[ 1, 4, 7, 10],
    [13, 16, 19, 22]],

    [[ 2, 5, 8, 11],
    [14, 17, 20, 23]]], dtype=torch.int32)
    tensor([[[ 0, 3, 6, 9],
    [12, 15, 18, 21]],

    [[ 1, 4, 7, 10],
    [13, 16, 19, 22]],

    [[ 2, 5, 8, 11],
    [14, 17, 20, 23]]], dtype=torch.int32)
    tensor([[[ 0, 3, 6, 9],
    [12, 15, 18, 21]],

    [[ 1, 4, 7, 10],
    [13, 16, 19, 22]],

    [[ 2, 5, 8, 11],
    [14, 17, 20, 23]]], dtype=torch.int32)

    Process finished with exit code 0

    补充:opencv python 把图(cv2下)BGR转RGB,且HWC转CHW

    如下所示:

    img = cv2.imread("001.jpg")
    img_ = img[:,:,::-1].transpose((2,0,1))

    ① 在opencv里,图格式HWC,其余都是CHW,故transpose((2,0,1))

    ② img[:,:,::-1]对应H、W、C,彩图是3通道,即C是3层。opencv里对应BGR,故通过C通道的 ::-1 就是把BGR转为RGB

    注: [::-1] 代表顺序相反操作

    ③ 若不涉及C通道的BGR转RGB,如Img[:,:,0]代表B通道,也就是蓝色分量图像;Img[:,:,1]代表G通道,也就是绿色分量图像;

    Img[:,:,2]代表R通道,也就是红色分量图像。

    补充:python opencv 中将图像由BGR转换为CHW用于后期的深度训练

    BGR HWC -> CHW 12 -> HCW 01 -> CHW

    import cv2 as cv
    import  numpy as np
    img = cv.imread("lenna.png")
    #BGR HWC -> CHW  12 -> HCW 01 -> CHW
    transform_img = img.swapaxes(1,2).swapaxes(0,1)
    print(img.shape)
    print(transform_img.shape)
    cv.imshow("image0 ",transform_img[0])
    cv.imshow("image1",transform_img[1])
    cv.imshow("image2",transform_img[2])
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()
    

    以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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