【发布时间】:2018-11-12 10:09:58
【问题描述】:
我有一个输入图像,形状为 [H, W, C] 的 numpy 数组,其中 H - 高度、W - 宽度和 C - 通道。
我想将其转换为 [B, C, H, W] 其中 B - 批量大小,每次都应等于 1,并更改 C 的位置。
_image = np.array(_image)
h, w, c = _image.shape
image = torch.from_numpy(_image).unsqueeze_(0).view(1, c, h, w)
那么,这是否会正确保留图像,即不会替换原始图像像素值?
【问题讨论】:
标签: python numpy image-processing deep-learning pytorch