如何在 PyTorch 中找到图像通道的平均值？

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

RGB 图像具有三个通道，红色、绿色和蓝色。我们需要计算这些图像通道中图像像素值的平均值。为此，我们使用方法。但是这个方法的输入参数是 PyTorch 张量。因此，我们首先将图像转换为 PyTorch 张量，然后应用此方法。它返回张量中所有元素的平均值。为了找到图像通道的平均值，我们设置参数dim = [1,2]。torch.mean()

脚步

  • 导入所需的库。在以下所有 Python 示例中，所需的 Python 库是torch、torchvision、Pillow和OpenCV。确保您已经安装了它们。

  • 使用读取输入图像并将其分配给变量“img”。image.open()

  • 定义将 PIL 图像转换为 PyTorch 张量的转换

  • 使用上述定义的变换将图像“ img ”转换为 PyTorch 张量，并将该张量分配给“imgTensor”。

  • 计算torch.mean(imgTensor, dim = [1,2])。它返回三个值的张量。这三个值是三个通道 RGB 的平均值。您可以将这三个平均值分别分配给三个新变量“R_mean”、“G_mean”和“B_mean”。

  • 打印图像像素的三个平均值“R_mean”、“G_mean”和“B_mean”。

输入图像

我们将在两个示例中使用以下图像作为输入。

示例 1

# Python program to find mean across the image channels
# import necessary libraries
import torch
from PIL import Image
importtorchvision.transformsas transforms
# Read the input image
img = Image.open('opera.jpg')
# Define transform to convert the image to PyTorch Tensor
transform = transforms.ToTensor()
# Convert image to PyTorch Tensor (Image Tensor)
imgTensor = transform(img)
print("Shape of Image Tensor:\n", imgTensor.shape)
# Compute mean of the Image Tensor across image channels RGB
R_mean, G_mean ,B_mean = torch.mean(imgTensor, dim = [1,2])
# print mean across image channel RGB
print("跨读取通道的平均值：", R_mean)
print("绿色通道的平均值：", G_mean)
print("蓝色通道的平均值：", B_mean)
输出结果
Shape of Image Tensor:
   torch.Size([3, 447, 640])
跨读取通道的平均值： tensor(0.1487)
绿色通道的平均值： tensor(0.1607)
蓝色通道的平均值： tensor(0.2521)

示例 2

我们还可以使用OpenCV读取图像。使用 OpenCV 读取的图像类型为numpy.ndarray。在此示例中，我们使用不同的方法来计算平均值。我们使用, 对张量的基本操作。看看下面的例子。imgTensor.mean()

# Python program to find mean across the image channels
# import necessary libraries
import torch
import cv2
importtorchvision.transformsas transforms
# Read the input image either using cv2 or PIL
img = cv2.imread('opera.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# Define transform to convert the image to PyTorch Tensor
transform = transforms.ToTensor()
# Convert image to PyTorch Tensor (Image Tensor)
imgTensor = transform(img)
print("Shape of Image Tensor:\n", imgTensor.shape)
# compute mean of the Image Tensor across image channels RGB
# The other way to compute the mean
R_mean, G_mean ,B_mean = imgTensor.mean(dim = [1,2])
# print mean across image channel RGB
print("跨读取通道的平均值：", R_mean)
print("绿色通道的平均值：", G_mean)
print("蓝色通道的平均值：", B_mean)
输出结果
Shape of Image Tensor:
   torch.Size([3, 447, 640])
跨读取通道的平均值： tensor(0.1487)
绿色通道的平均值： tensor(0.1607)
蓝色通道的平均值： tensor(0.2521)

以上是 如何在 PyTorch 中找到图像通道的平均值？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/363449.html

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