이미지를 PyTorch Tensor로 변환하는 방법은 무엇입니까?

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PyTorch 텐서는 단일 데이터 유형의 요소를 포함하는 n차원 배열(행렬)입니다. 텐서는 numpy 배열과 같습니다. numpy 배열과 PyTorch 텐서의 차이점은 텐서가 GPU를 사용하여 숫자 계산을 가속화한다는 것입니다. 가속화된 계산을 위해 이미지가 텐서로 변환됩니다.

이미지를 PyTorch 텐서로 변환하려면 다음 단계를 수행할 수 있습니다. -

단계

필요한 라이브러리를 가져옵니다. 필요한 라이브러리는 torch,torchvision, Pillow입니다.
이미지를 읽으십시오. 이미지는 PIL 이미지 또는 numpy.ndarray(HxWxC)여야 합니다. 범위 [0, 255]. 여기 H, W, 및 C 이미지의 높이, 너비 및 채널 수입니다.
이미지를 텐서로 변환하는 변환을 정의합니다. transforms.ToTensor()를 사용합니다. 변환을 정의합니다.
위에서 정의한 변환을 사용하여 이미지를 텐서로 변환합니다.

입력 이미지

이미지를 PyTorch Tensor로 변환하는 방법은 무엇입니까?

예시 1

# Import the required libraries
import torch
from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms

# Read the image
image = Image.open('Penguins.jpg')

# Define a transform to convert the image to tensor
transform = transforms.ToTensor()

# Convert the image to PyTorch tensor
tensor = transform(image)

# print the converted image tensor
print(tensor)

출력

tensor([[[0.4510, 0.4549, 0.4667, ..., 0.3333, 0.3333, 0.3333],
         [0.4549, 0.4510, 0.4627, ..., 0.3373, 0.3373, 0.3373],
         [0.4667, 0.4588, 0.4667, ..., 0.3451, 0.3451, 0.3412],
         ...,
         [0.6706, 0.5020, 0.5490, ..., 0.4627, 0.4275, 0.3333],
         [0.4196, 0.5922, 0.6784, ..., 0.4627, 0.4549, 0.3569],
         [0.3569, 0.3529, 0.4784, ..., 0.3922, 0.4314, 0.3490]],
         [[0.6824, 0.6863, 0.7020, ..., 0.6392, 0.6392, 0.6392],
         [0.6863, 0.6824, 0.6980, ..., 0.6314, 0.6314, 0.6314],
         [0.6980, 0.6902, 0.6980, ..., 0.6392, 0.6392, 0.6353],
         ...,
         [0.7255, 0.5412, 0.5765, ..., 0.5255, 0.5020, 0.4157],
         [0.4706, 0.6314, 0.7098, ..., 0.5255, 0.5294, 0.4392],
         [0.4196, 0.3961, 0.5020, ..., 0.4510, 0.5059, 0.4314]],
         [[0.8157, 0.8196, 0.8353, ..., 0.7922, 0.7922, 0.7922],
         [0.8196, 0.8157, 0.8314, ..., 0.7882, 0.7882, 0.7882],
         [0.8314, 0.8235, 0.8314, ..., 0.7961, 0.7961, 0.7922],
         ...,
         [0.6235, 0.5059, 0.6157, ..., 0.4863, 0.4941, 0.4196],
         [0.3922, 0.6000, 0.7176, ..., 0.4863, 0.5216, 0.4431],
         [0.3686, 0.3647, 0.4863, ..., 0.4235, 0.4980, 0.4353]]])

위의 Python 프로그램에서 PIL 이미지를 텐서로 변환했습니다.

예시 2

OpenCV를 사용하여 이미지를 읽을 수도 있습니다. . OpenCV를 사용하여 읽은 이미지는 numpy.ndarray 유형입니다. . numpy.ndarray를 변환할 수 있습니다. transforms.ToTensor()를 사용하여 텐서로 . 다음 예를 살펴보십시오.

# Import the required libraries
import torch
import cv2
import torchvision.transforms as transforms

# Read the image
image = cv2.imread('Penguins.jpg')
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# Define a transform to convert the image to tensor
transform = transforms.ToTensor()

# Convert the image to PyTorch tensor
tensor = transform(image)

# Print the converted image tensor
print(tensor)

출력

tensor([[[0.4510, 0.4549, 0.4667, ..., 0.3333, 0.3333, 0.3333],
         [0.4549, 0.4510, 0.4627, ..., 0.3373, 0.3373, 0.3373],
         [0.4667, 0.4588, 0.4667, ..., 0.3451, 0.3451, 0.3412],
         ...,
         [0.6706, 0.5020, 0.5490, ..., 0.4627, 0.4275, 0.3333],
         [0.4196, 0.5922, 0.6784, ..., 0.4627, 0.4549, 0.3569],
         [0.3569, 0.3529, 0.4784, ..., 0.3922, 0.4314, 0.3490]],
         [[0.6824, 0.6863, 0.7020, ..., 0.6392, 0.6392, 0.6392],
         [0.6863, 0.6824, 0.6980, ..., 0.6314, 0.6314, 0.6314],
         [0.6980, 0.6902, 0.6980, ..., 0.6392, 0.6392, 0.6353],
         ...,
         [0.7255, 0.5412, 0.5765, ..., 0.5255, 0.5020, 0.4157],
         [0.4706, 0.6314, 0.7098, ..., 0.5255, 0.5294, 0.4392],
         [0.4196, 0.3961, 0.5020, ..., 0.4510, 0.5059, 0.4314]],
         [[0.8157, 0.8196, 0.8353, ..., 0.7922, 0.7922, 0.7922],
         [0.8196, 0.8157, 0.8314, ..., 0.7882, 0.7882, 0.7882],
         [0.8314, 0.8235, 0.8314, ..., 0.7961, 0.7961, 0.7922],
         ...,
         [0.6235, 0.5059, 0.6157, ..., 0.4863, 0.4941, 0.4196],
         [0.3922, 0.6000, 0.7176, ..., 0.4863, 0.5216, 0.4431],
         [0.3686, 0.3647, 0.4863, ..., 0.4235, 0.4980, 0.4353]]])