pytorch读取图像数据转成opencv格式方法：先转成numpy通用的格式，再将其转换成opencv格式。

pytorch读取的数据使用loaddata这类函数实现。pytorch网络输入图像的格式为（C, H, W)，就是（通道数，高，宽）而numpy中图像的格式为（H,W,C）。

那就将其通道调换一下。用到函数transpose。

转换方法如下

例如A 的格式为（c,h,w） 那么经过

A = A.transpose(1,2,0)

后就变成了（h,w,c）了

然后用语句

B= cv2.cvtColor(A,cv2.COLOR_RGB2BGR)

结果就变成opencv可用的图像了。 如果不做transpose转换，那么得到的图像是一个1*h大小的图.......

完整代码：

变换部分：

一般的pytorch会进行裁剪 放缩 归一化等操作。例如

transforms = Compose([ ToTensor(),//将数据除以255加载进来 Resize(768),//裁剪768*768大小的图像 ConvertMaskID(Cityscapes.classes),//与这个事无关不用去管它 Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])// 归一化 利用均值方差归一化 ])

那么被处理的数据就要反归一化回来呗

代码如下：三通道的数据

image_idx = x[idx].cuda().data.cpu().float().numpy() #经过上面处理的数据 在gpu上给取出来放在cpu上。是个numpy类型 image_idx[0] = image_idx[0] * std[0] + mean[0]#三个通道分别进行反归一化...按公式来的 image_idx[1] = image_idx[1] * std[1] + mean[1] image_idx[2] = image_idx[2] * std[2] + mean[2] image_idx[0][image_idx[0] > 1] = 1#对最大值最小值做次保护 image_idx[0][image_idx[0] < 0] = 0 image_idx[1][image_idx[1] > 1] = 1 image_idx[1][image_idx[1] < 0] = 0 image_idx[2][image_idx[2] > 1] = 1 image_idx[2][image_idx[2] < 0] = 0 image_idx = image_idx.transpose(1,2,0) img1 = cv2.cvtColor(image_idx * 255,cv2.COLOR_RGB2BGR)#转成opencv认识的玩意 tpath1="dddd/"+"yy0" + str(100 * i + idx) + '.jpg' cv2.imwrite(tpath1, img1)

补充知识：pytorch的tensor，Image，numpy和opencv四种格式的相互转换

话不多说，先上代码

# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2019/4/28 13:52# @Author : ljfimport torchfrom torchvision import transformsfrom PIL import Imageimport numpy as npimport cv2# 1.1 tensor2Image Image格式进行绘图，展示tensor1 = torch.randint(0,255,(300,300))transform1 = transforms.ToPILImage(mode="L")image1 = transform1(np.uint8(tensor1.numpy())) # Image接受的图像格式必须为uint8，否则就会报错print(tensor1.size())print(image1)# image.show()image1.save("gray.jpg")# 1.2 Image2tensor tensor格式方便使用torch进行数据增强，也是模型训练的格式# 先剪切，再转为tensor。底层也是PIL实现的transform2 = transforms.Compose([transforms.RandomCrop([200,200],padding=10),transforms.ToTensor()])image2 = Image.open("gray.jpg")tensor2 = transform2(image2)print(tensor2.size())# 2.1 tensor2numpy 再1.1中也用到了，numpy格式主要用于容易转换数据格式，也有利于转为opencv格式。array1 = tensor1.numpy()print(array1.shape)print(array1.dtype)# 2.2 numpy2tensor 1.2有介绍，不再赘述tensor3 = torch.Tensor(array1)tensor4 = transforms.ToTensor()(array1)print(tensor3.size())print(tensor4.size()) # 会增加一个维度# 3.1 numpy2opencv openc格式方便画目标框，图片上面写字(Image格式也可以实现，不是很熟悉，，，)# opencv 读取出来就是numpy的数据格式cv2.imshow("img",np.uint8(array1))# cv2.waitKey()# cv2.destroyAllWindows()# 3.2 opencv2numpyarray2 = cv2.imread("./gray.jpg") # 这里使用opencv读取的是三通道，plt读取的是单通道。。暂时还没搞懂print(array2.shape)print(array2.dtype)# 4.1 opecv2Imageimage3 = Image.fromarray(array2,mode="RGB")# image3.show()# 4.2 Image2opencv# 这里有两种方式，一种稍复杂点，但是可以保存数据形状array3 = transforms.ToTensor()(image3).numpy()# Image自带的属性，但是会打乱数据为一维list1 = list(image3.getdata())print(array3.shape)print(list1)

上面的四种格式转换时在做一个“图像分类”的项目经常用到的，比如保存图片，图片上面加中文等等。因为这些代码不是很常用，不熟练，所以每次都要在网上找下。这个博文也方便我来查找，大家有需要的也可以进行保存。

后续更新解决opecv，matplotlib显示中文问题，以及分类模型中加入评价指标confusion matrix

欢迎大家留言批评指正

以上这篇pytorch读取图像数据转成opencv格式实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。