将一些常用的功能封装为函数,可以减少开发中的代码冗余,并有利于提升开发速度。为此,博主整理了自己在开发中常用的图像处理函数:图像显示、多图批量显示、多图网格化显示、label图上色、将图像读取为tensor、将tensor转换为图片、把大图裁剪为多个小图(支持设置padding),把小图拼接为大图等9个功能。本文的第一节为全部库函数代码,后续为函数调用案例。
1、全部代码
#pip install nvidia-dali
#pip install nvidia-pyindex
#import nvidia
from matplotlib import pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np
def myimshow(img, title=False,fname="test.jpg",size=6):
fig = plt.figure(figsize=(size,size))
if title:
plt.title(title)
if len(img.shape) == 2:
plt.imshow(img, cmap='gray')
else:
plt.imshow(img)
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.savefig(fname, bbox_inches='tight')
plt.show()
def myimshows(imgs, titles=False, fname="test.jpg", size=6):
lens = len(imgs)
fig = plt.figure(figsize=(size * lens,s