今天小编就为大家分享一篇pytorch中图像的数据格式实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

计算机视觉方面朋友都需要跟图像打交道，在pytorch中图像与我们平时在matlab中见到的图像数据格式有所不同。matlab中我们通常使用函数imread()来轻松地读入一张图像，我们在变量空间中可看到数据的存储方式是H x W x C的顺序（其中H、W、C分别表示图像的高、宽和通道数，通道数一般为RGB三通道），另外，其中的每一个数据都是[0,255]的整数。 在使用pytorch的时候，我们通常要使用pytorch中torchvision包下面的datasets模块和transforms模

pytorch读取图像数据转成opencv格式方法：先转成numpy通用的格式，再将其转换成opencv格式。 pytorch读取的数据使用loaddata这类函数实现。pytorch网络输入图像的格式为（C, H, W)，就是（通道数，高，宽）而numpy中图像的格式为（H,W,C）。 那就将其通道调换一下。用到函数transpose。 转换方法如下 例如A 的格式为（c,h,w） 那么经过 A = A.transpose(1,2,0) 后就变成了（h,w,c）了 然后用语句 B= cv