numpy与image互转，numpy和tensor互转 （np.array，Image.fromarray ，a.numpy， torch.from_numpy）

一、numpy与image互转

from PIL import Image  
import numpy as np
im = Image.open("a.jpg")
im.show() 
img = np.array(im)      # image类 转 numpy
img = img[:,:,0]        #第1通道
im=Image.fromarray(img) # numpy 转 image类
im.show() 

二、numpy和tensor互转

• 我们很容易用numpy()和from_numpy()将Tensor和NumPy中的数组相互转换。但是需要注意的一点是：这两个函数所产生的的Tensor和NumPy中的数组共享相同的内存（所以他们之间的转换很快），改变其中一个时另一个也会改变！！！
• 还有一个常用的将NumPy中的array转换成Tensor的方法就是torch.tensor(), 需要注意的是，此方法总是会进行数据拷贝（就会消耗更多的时间和空间），所以返回的Tensor和原来的数据不再共享内存。
• 所有在CPU上的Tensor（除了CharTensor）都支持与NumPy数组相互转换。

（1）tensor转numpy

1）使用numpy()将Tensor转换成NumPy数组

a = torch.ones(5)
b = a.numpy()
print(a, b)

a += 1
print(a, b)
b += 1
print(a, b)

• 输出

tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) [1. 1. 1. 1. 1.]
tensor([2., 2., 2., 2., 2.]) [2. 2. 2. 2. 2.]
tensor([3., 3., 3., 3., 3.]) [3. 3. 3. 3. 3.]

（2）numpy转tensor

1）使用from_numpy()将NumPy数组转换成Tensor

import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
print(a, b)

a += 1
print(a, b)
b += 1
print(a, b)

• 输出

[1. 1. 1. 1. 1.] tensor([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=torch.float64)
[2. 2. 2. 2. 2.] tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64)
[3. 3. 3. 3. 3.] tensor([3., 3., 3., 3., 3.], dtype=torch.float64)

2）用torch.tensor()将NumPy数组转换成Tensor

• 需要注意的是该方法总是会进行数据拷贝，返回的Tensor和原来的数据不再共享内存。

c = torch.tensor(a)
a += 1
print(a, c)

• 输出

[4. 4. 4. 4. 4.] tensor([3., 3., 3., 3., 3.], dtype=torch.float64)

三、参考

numpy与Image互转

转载：https://blog.csdn.net/miracleoa/article/details/105646956