詳解transforms.topilimage()函數

一、函數介紹

transforms.topilimage()是pytorch中一個非常實用的函數，可以將Tensor類型的圖像轉換成PIL.Image類型的圖像，使得我們可以在python中更方便地處理圖像。

該函數需要注意的是，輸入的Tensor需要滿足以下條件：1.維度為3或4;2.數據類型為torch.uint8或者torch.float32;3.數值範圍在[0, 1]或[0, 255]之間。

下面我們將從幾個方面來詳細介紹這個函數。

二、函數參數

transforms.topilimage()函數只有一個參數，即輸入的Tensor類型的圖像數據，這個參數是必須的。

import torch
from torchvision import transforms

# 構造一個3通道的圖片，大小為3x3
image = torch.rand(3, 3, 3)

# 使用transforms.topilimage()函數將Tensor類型的圖像轉換成PIL.Image類型的圖像
pil_image = transforms.ToPILImage()(image)

三、函數用途

transforms.topilimage()函數用途非常廣泛，可以在很多場景下使用。

1、可視化圖像

在使用pytorch進行圖像分類任務的時候，我們通常使用matplotlib等庫來進行可視化，而transforms.topilimage函數可以很方便地將Tensor類型的圖像轉換成PIL.Image類型，方便我們進行可視化。

import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image

# 構造一個3通道的圖片，大小為3x3
image = torch.rand(3, 3, 3)

# 使用transforms.topilimage()函數將Tensor類型的圖像轉換成PIL.Image類型的圖像
pil_image = transforms.ToPILImage()(image)

# 可以使用matplotlib來進行可視化
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(pil_image)
plt.show()

2、保存圖像

當我們需要將pytorch中的Tensor類型的圖像保存成圖片的時候，transforms.topilimage函數可以很方便地完成這個任務。

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 構造一個3通道的圖片，大小為3x3
image = torch.rand(3, 3, 3)

# 使用transforms.topilimage()函數將Tensor類型的圖像轉換成PIL.Image類型的圖像
pil_image = transforms.ToPILImage()(image)

# 將PIL.Image類型的圖像保存成文件
pil_image.save('test.png')

四、函數返回值

transforms.topilimage()函數的返回值是一個PIL.Image類型的圖像。

import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image

# 構造一個3通道的圖片，大小為3x3
image = torch.rand(3, 3, 3)

# 使用transforms.topilimage()函數將Tensor類型的圖像轉換成PIL.Image類型的圖像
pil_image = transforms.ToPILImage()(image)

# 打印返回值的類型
print(type(pil_image)) # 

五、函數示例

下面的例子展示了如何讀取一張圖像，對其進行隨機裁剪、水平翻轉和歸一化操作，最終將處理後的Tensor類型的圖像轉換成PIL.Image類型，並將其保存成文件。

from PIL import Image
import torch
from torchvision import transforms

# 讀取一張圖像
image = Image.open('test.jpg')

# 構造一個transforms對象，包含隨機裁剪、水平翻轉和歸一化操作
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 對圖像進行變換
tensor_image = transform(image)

# 將Tensor類型的圖像轉換成PIL.Image類型的圖像
pil_image = transforms.ToPILImage()(tensor_image)

# 保存PIL.Image類型的圖像
pil_image.save('result.png')