感想

我们在做深度学习处理图片的时候,如果是自己制作或者收集的数据集,不可避免的要对数据集进行处理,然后大多数模型都只支持RGB格式的图片,这个时候,我们需要把其他格式的图片,例如灰度图像转换为RGB的图片,网上只有灰度图像转换为RGB的教程,我这里弥补一下空缺。

from PIL import Image
import numpy as np
L_path='train/5509031.jpg'
L_image=Image.open(L_path)
out = L_image.convert("RGB")
img=np.array(out)
print(out.mode)
print(out.size)
print(img.shape)

然后就可以转换了哈。

如果是大量的图片呢,那就笨办法,用循环判断吧:

from PIL import Image
from tqdm import tqdm
import numpy as np
root_path='data'
for item in tqdm(examples):
 arr=item.strip().split('*')
 img_name=arr[0]
 image_path=os.path.join(root_path,img_name)
 img=Image.open(image_path)
 if(img.mode!='RGB'):
  img = img.convert("RGB")
  img=np.array(img)
  print(img_name)
  print(img.shape)
 # add your code

我的图片路径是通过一个txt文件读取的,这里给出一些train.txt里面样例:

train/1769512.jpg* postcard construction 67 mixed media epoxy collage 7 x 135 x 4* art||drawing||sculpture
train/5020991.jpg* en el cuadro de honor de todas las 50appsalud en un grfico en espaol* mhealth
train/3525659.jpg* information mogadishu port expansion turkish company* somalia

以上这篇python3用PIL把图片转换为RGB图片的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。