안녕하새요
Torchvision의 util에서
Save_image 함수를 통해 출력된 텐서를 이미지로 저장하면
세그멘테이션된 이미지가 제대로 나옵니다.
이를 onnx통해서 c++에서 실행해 얻은 값으로 똑같이 이미지를 만드려고 하는데요.
출력 값이 범위가 일정하지 않고, -1 에사 1사이가 최대인것 같은데
결과이미지로 새그멘테이션 이미지를 만드는데 어려움이 있습니다.
곱하기 255를 해도 안되고
+1 /2 ×255 를 해도 안되고...
탠서를 세이브이미지하는 함수의 알고리즘을 알고싶습니다.
도와주십시요
안녕하세요 KimjaeHyun님,
문제를 이해하기 위해 요약하자면, Torchvision의 save_image 함수를 사용하여 텐서를 이미지로 저장하는 것은 성공적으로 작동하지만, ONNX를 통해 C++에서 실행한 결과로 이미지를 만들려고 할 때, 출력 값의 범위가 일정하지 않아서 세그멘테이션 이미지를 만드는 데 어려움이 있다는 것입니다. save_image 함수의 알고리즘에 대해 알고 싶다는 요청이 있습니다.
이 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 접근 방식을 제안합니다.
출력 값의 범위 조정: ONNX를 통해 C++에서 실행한 결과의 출력 값이 -1과 1 사이에 최대값을 가지는 것으로 보입니다. 이를 이미지로 변환하기 위해서는 출력 값을 0과 255 사이로 조정해야 합니다. 이를 위해 다음과 같은 공식을 사용할 수 있습니다.
adjusted_value = (output_value + 1) / 2 * 255
이 공식은 -1과 1 사이의 값을 0과 255 사이로 조정합니다. 예를 들어, -1은 0으로, 1은 255로 조정됩니다.
이미지로 변환: 조정된 출력 값을 사용하여 이미지를 생성할 수 있습니다. 이를 위해 OpenCV 또는 Pillow와 같은 이미지 처리 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Pillow를 사용하여 텐서를 이미지로 변환하는 코드는 다음과 같습니다.
import torch
from torchvision.utils import save_image
from PIL import Image
# 텐서 생성
tensor = torch.randn(3, 256, 256)
# 텐서를 이미지로 저장
save_image(tensor, 'output.png')
# 이미지 열기
image = Image.open('output.png')
image.show()
이 코드는 텐서를 이미지로 저장하고, 저장된 이미지를 열어서 확인하는 예시입니다.
이 외에도 PyTorch의 공식 문서와 튜토리얼에서 더 자세한 내용을 찾을 수 있습니다. 아래에 몇 가지 유용한 링크를 제공합니다.
제가 도움을 드릴 수 있는 부분이 많지 않아 정확한 답변을 드리기 어렵다는 점 양해 부탁드립니다. 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 질문해주세요. 감사합니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, KimjaeHyun님. PyTorch를 이용해 Tensor를 이미지로 저장하는 과정에 대한 질문에 대해 답변드리겠습니다.
먼저, PyTorch에서는 torchvision의 save_image 함수를 이용해 Tensor를 이미지로 저장할 수 있습니다. 이 함수는 기본적으로 입력된 Tensor의 값을 [0, 1] 범위로 클리핑(clip)하고, 이를 [0, 255] 범위의 값으로 변환하여 이미지로 저장합니다. 따라서, 만약 Tensor의 값이 [-1, 1] 범위에 있다면, save_image 함수를 사용하기 전에 Tensor의 값을 [0, 1] 범위로 변환해주어야 합니다. 이는 아래와 같이 수행할 수 있습니다.
import torch
from torchvision.utils import save_image
# 가정: tensor는 [-1, 1] 범위의 값을 가진 Tensor
tensor = ...
# [-1, 1] 범위를 [0, 1] 범위로 변환
tensor = (tensor + 1) / 2
# 이미지로 저장
save_image(tensor, 'output.png')
이렇게 하면, save_image 함수를 통해 Tensor를 올바르게 이미지로 저장할 수 있습니다.
그러나, 만약 C++에서 ONNX를 통해 얻은 Tensor를 이미지로 저장하려는 경우, 위와 같은 방법을 사용할 수 없습니다. 이 경우, C++에서 직접 Tensor의 값을 [0, 255] 범위로 변환하고, 이를 이미지로 저장하는 방법을 사용해야 합니다. 이는 OpenCV 등의 라이브러리를 이용해 수행할 수 있습니다.
마지막으로, PyTorch의 save_image 함수의 구현에 대해 궁금하신 경우, PyTorch의 GitHub 저장소에서 해당 함수의 소스 코드를 확인하실 수 있습니다. 아래의 링크를 참조해주시기 바랍니다.
위 링크에서 save_image 함수의 구현을 확인하시면, 함수가 어떻게 Tensor를 이미지로 변환하는지에 대한 더 자세한 이해를 얻으실 수 있을 것입니다.
도움이 되셨기를 바라며, 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요.
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