【发布时间】:2021-03-06 11:37:05
【问题描述】:
我有一个只做的转换类:
if transform is None:
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((256, 256)),
transforms.ToTensor()
])
root = os.path.join(PROJECT_ROOT_DIR, "data")
super(AttributesDataset, self).__init__()
self.data = torchvision.datasets.CelebA(
root=root,
split=split,
target_type='attr',
download=True,
transform=transform
)
从文档中,我了解到这仅意味着 0,1 范围内的值按比例缩小,即所有像素值应位于 [0,1] 之间(我也已对此进行了验证)。 我想可视化来自模型的一些输出。因此,我创建了一个简单的方法:-
for img, label in dataloader:
img.squeeze_(0)
# permute the channels. cv2 expects image in format (h, w, c)
unscaled_img = img.permute(1, 2, 0)
# move images to cpu and convert to numpy as required by cv2 library
unscaled_img = torch.round(unscaled_img * 255)
unscaled_img = unscaled_img.to(torch.uint8)
# unscaled_img = np.rint(unscaled_img * 255).astype(np.uint8)
unscaled_img = cv2.cvtColor(unscaled_img, cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow(unscaled_img.numpy())
但是,创建的所有图像都有异常的蓝色阴影。例如,
谁能告诉我我到底做错了什么?非常感谢您的帮助
【问题讨论】:
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也许红色被蓝色取代,蓝色被红色取代
unscaled_img = cv2.cvtColor(unscaled_img, cv2.COLOR_RGB2BGR)。原图有什么相似之处? -
是的,你是对的。我检查了它并注释掉该行解决了这个问题。谢谢
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我很高兴问题已得到解决。
标签: numpy pytorch opencv-python