1. PIL Image图片显示

　　在使用PIL函数中的Image方法读取图片时，对于图片的shape，可能有不少宝宝存在疑惑。是什么疑惑了？就是image = Image.open(image_path)，当你执行print(image.size)时，你得到的是图片的真实维度：W * H(宽和高)，但在后续的使用中，我们使用的却是Image的数组形式，此时的维度是: H * W(高和宽)。怎么查询了它的数组形式了，再加一行代码，image = np.array(image)，即可输出print(image.shape)查看维度，此时就是：H * W * C格式。

　　但在Image转Tensor过程中，图片的格式会由: H * W * C的格式转为: C * H * W格式。

2. 例子

2.1 Code

 1 import numpy as np
 2 import torchvision.transforms as transforms
 3 from PIL import Image
 4 
 5 
 6 def image_open():
 7     # 图片路径，相对路径
 8     image_path = "./fusion_datasets/2.jpg"
 9     # 读取图片
10     image = Image.open(image_path)
11     # 输出图片size
12     print("image_shape: ", image.size)
13     # 后续使用的numpy数组形式的格式
14     image_array = np.array(image)
15     print("image_array: ", image_array.shape)
16     # 显示图片
17     image.show()
18     # 转为tensor
19     input_transform = transforms.Compose([
20         transforms.ToTensor(),
21     ])
22     image = input_transform(image).unsqueeze(0)
23     # 输出图片转为tensor后的格式
24     print("image_tensor: ", image.shape)
25 
26 
27 if __name__ == '__main__':
28     image_open()