抚琴尘世客

摘要： 1. img = img.convert() PIL有九种不同模式: 1，L，P，RGB，RGBA，CMYK，YCbCr，I，F。 1.1 img.convert('1') 为二值图像，非黑即白。每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白。 1.1.1 Code 1 from PIL impo 阅读全文

摘要： 1. 三通道彩色图像转单通道灰度图像 做图像处理的宝宝们，通常会对输入的图像做处理，即图像增强。包括归一化，转tensor，旋转，翻转，裁剪，缩放等等操作，另外也可能会做三通道的彩色图像转单通道的灰度图像。 笔者看网上给了一些对源码操作的方式，我不推荐，一行代码就能搞定。transforms.Gra 阅读全文

摘要： 1. torch.abs(self: Tensor, *, out: Optional[Tensor]=None) pytorch中对tensor求绝对值，使用的方法是torch.abs()，跟numpy中求绝对值的方法类似，numpy中使用numpy.abs()。 参数说明： self：传入的参数 阅读全文

摘要： 1. Image.open(fp, mode="r") 调用此方法需要引入头文件：from PIL import Image。 参数说明： fp：图片路径，可为绝对路径或相对路径。 model：默认即可。 2. 例子 2.1 Code 首先给定图片路径，然后调用函数Image.open()即可。 1 阅读全文

摘要： 1. cv2.imread(filename, flags=None) 需要引入头文件: import cv2 参数说明: filename: 文件路径，绝对路径和相对路径都可以。 2. 例子 2.1 Code 首先定义路径，然后直接调用函数cv2.imread()即可。 1 import cv2 阅读全文

摘要： 1. repeat_interleave(self: Tensor, repeats: _int, dim: Optional[_int]=None) 参数说明： self: 传入的数据为tensor repeats: 复制的份数 dim: 要复制的维度，可设定为0/1/2..... 2. 例子 2 阅读全文

摘要： 1. torch.sum(input, dim, out=None) 参数说明： input：输入的tensor矩阵。 dim：求和的方向。若input为2维tensor矩阵，dim=0，对列求和；dim=1，对行求和。注意：输入的形状可为其他维度（3维或4维），可根据dim设定对相应的维度求和。 阅读全文

摘要： 1. torch.cat(inputs, dimension=0)说明 torch.cat用于对tensor的拼接，dim默认为0，即从第一维度拼接。表示为4维的图像tensor中，第一维默认为batchSize,第二维为channel（通道），第三维为height（图片的高），第四维为width（ 阅读全文