pytorch tensor計算三通道均值方式
tensor計算三通道均值
今天用pytorch處理圖像時，涉及到了計算均值的問題，整理一下解決思路。
第一種思路
tensor轉(zhuǎn)換為numpy再進行處理
import torch
import cv2
img = cv2.imread("image path")
tensor_img = torch.from_numpy((img[:, :, ::-1] / 255.0)[None, ...].transpose(0, 3, 1, 2)).cuda()
?
...
?
numpy_img = (tensor_img.detach().cpu().numpy().transpose(2, 3, 1, 0).squeeze() * 255)[:, :, ::-1]
?
ave_color = np.mean(numpy_img , axis=(0, 1))如果圖像里有0值，不想計入運算：
numpy_img[numpy_img == 0] = np.nan ave_color = np.nanmean(numpy_img, axis=(0, 1))
由于tensor和numpy來回轉(zhuǎn)換會消耗資源、性能。
又查了一番，直接在tensor中計算（非零均值計算）
reshape_tensor_img = tensor_img.view(tensor_img.size(0), tensor_img.size(1), -1) ave_color = reshape_tensor_img.mean(2) ? # mean value without 0 non_zero_img = reshape_tensor_img[reshape_tensor_img.nonzero(as_tuple=True)] ave_color = non_zero_img.view(reshape_tensor_img.size(0), reshape_tensor_img.size(1), -1).mean(2)
計算完均值，想要加法運算的時候也會碰上一點維度上的麻煩，需要維度轉(zhuǎn)換一下。
reshape_ave_color = ave_color.view(ave_color.size(0), ave_color.size(1), 1, 1) add_img = tensor_img + reshape_ave_color
Pytorch tensor的運算
tensor操作
1. 新建
A、torch.Tensor(shape)/torch.FloatTensor(shape)：隨機初始化一個維度為shape的張量。
B、torch.randn(shape)：用均值為0，方差為1的高斯分布初始化一個shape的張量。
C、torch.rand(shape)：在區(qū)間[0,1]上均勻分布，初始化一個shape的張量。
2、Tensor的變換
A、view / reshape
兩個用法差不多，都是用來改變一個張量的數(shù)據(jù)分布。
注：(2,-1)中的-1會自動計算剩下的維度。
B、squeeze / unsqueeze
第一個是用來壓縮維度為1的張量，如(6,1,32,32).squeeze()之后就變?yōu)?6,32,32)；第二個是用來增加一個維度。具體看實例如下：
注：squeeze中不帶參數(shù)，是將所有維度為1的地方去掉，帶參數(shù)是去指定維度為1的地方，若指定的維度不為1，則不變。
注：在指定的維度上插入一個大小為1的新維度。
C、expand / repeat
這兩個都是進行數(shù)據(jù)的擴充操作，第一個是擴充到指定的維度大小，第二個函數(shù)的參數(shù)維度上擴充的倍數(shù)。一般結(jié)合上面2.B中的函數(shù)使用。
D、 t / transpose / permute
這三個函數(shù)用來數(shù)據(jù)維度之間的調(diào)整，第一個只能用于2D。
E、broadcasting機制
相當(dāng)于自動完成了unsqueeze+expand的操作，但是相比節(jié)省內(nèi)存空間。
通過broadcasting機制，張量可以直接和標(biāo)量進行相加。
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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