1.原图
1.首先PIL保存图片的时候,图片类型一定要是ndarray类型,不能是tensor类型,否则报错
img=cv2.imread("./epoch034_iter100_target.png")
img1=torch.tensor(img)
image_pil=Image.fromarray(img1)
image_pil.save("./a1.jpg")
print(img.size)
报错,因为img1是torch类型
2.tensor转成ndarray类型保存
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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)
结果:正常
结论:
为什么,torch类型保存,转numpy()重新保存会出现这种结果,因为
numpy中array默认的数据格式是int64类型，而 torch中tensor默认的数据格式是float32类型。
所以,保存图片的时候一定要转成numpy
3.如果不进行归一化处理,也会报错
在原图的基础上,乘一个0.5,再加一个0.5,报错 ,猜测是值超出了范围
#--------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")
Original: https://blog.csdn.net/qq_41166909/article/details/126528775
Author: andrew P
Title: PIL.image保存图片
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