Python使用PIL.image保存圖片
1.原圖
1.首先PIL保存圖片的時(shí)候,圖片類型一定要是ndarray類型,不能是tensor類型,否則報(bào)錯(cuò)
img=cv2.imread("./epoch034_iter100_target.png") img1=torch.tensor(img) image_pil=Image.fromarray(img1) image_pil.save("./a1.jpg") print(img.size)
報(bào)錯(cuò),因?yàn)閕mg1是torch類型
2.tensor轉(zhuǎn)成ndarray類型保存
######----------2------- img=cv2.imread("./epoch034_iter100_target.png") img1=torch.tensor(img) img1=img1.numpy() image_pil=Image.fromarray(img1) image_pil.save("./a2.jpg") print(img.size)
結(jié)果:正常
結(jié)論:
為什么,torch類型保存,轉(zhuǎn)numpy()重新保存會(huì)出現(xiàn)這種結(jié)果,因?yàn)?/p>
numpy中array默認(rèn)的數(shù)據(jù)格式是int64類型,而torch中tensor默認(rèn)的數(shù)據(jù)格式是float32類型。
所以,保存圖片的時(shí)候一定要轉(zhuǎn)成numpy
3.如果不進(jìn)行歸一化處理,也會(huì)報(bào)錯(cuò)
在原圖的基礎(chǔ)上,乘一個(gè)0.5,再加一個(gè)0.5,報(bào)錯(cuò) ,猜測(cè)是值超出了范圍
#--------3------ img=cv2.imread("./epoch034_iter100_target.png") img1=torch.tensor(img) img2=img1.mul(0.5).add(0.5) img2=img2.numpy() image_pil=Image.fromarray(img2) image_pil.save("./a3.jpg")
總結(jié)
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