Tensor Numpy PIL image 相互変換【PyTorch】

目的

PyTorchで画像等を扱っていると、Tensor、Numpy、PIL imageのそれぞれの形式に変換したい場合が多々ある。
ここでは、備忘録としてそれぞれの形式に対する相互変換方法を示す。

各データ形式の特徴

• Tensor：学習モデルへの入力や中間層での計算に用いる。torchvisionを用いると各種画像処理が楽に行える。
• Numpy：Numpyの機能はほぼTensorでも使用可能だが、matplotlibでデータを扱いたい場合に変換が必要。
• PIL：画像の読み込みや書き出し、簡単な画像処理などを行える。

各種変換方法

Tensor ↔ Numpy

import torch
import numpy as np

# tensor -> numpy
t = torch.zeros(3,128,128)
n = t.to('cpu').detach().numpy()

# numpy -> tensor
n = np.zeros((3,128,128))
t = torch.from_numpy(n)

Numpy ↔ PIL image

from PIL import Image
import numpy as np

# numpy -> PIL image
n = np.zeros((128,128,3))
p = Image.fromarray(np.uint8(n))

# PIL image -> numpy
p = Image.open('sample.jpg')
n = np.array(p)

PIL image ↔ Tensor

from PIL import Image
import torch
import torchvision

# PIL image -> tensor
p = Image.open('sample.jpg')
t = torchvision.transforms.functional.to_tensor(p)

# tensor -> PIL image
t = torch.zeros(3,128,128)
p = torchvision.transforms.functional.to_pil_image(t)

参考