大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
保存图片的常用方法
1.PIL的保存图片方法
path = r"./001.jpg" #图片路径
img = Image.open(path) #打开图片
img.save("1.jpg") #将图片保存为1.jpg
2.opencv保存图片
path = r"./001.jpg" #图片路径
#img = cv.imdecode(np.fromfile("动漫人物_0.jpg",np.uint8))#含有中文路径的图片打开
img = cv2.imread(path) #读取图片
cv2.imwrite("1.jpg",img) #将图片保存为1.jpg
3.Matplotlib保存图片的方法
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import os
images_path = "./minist_img"
for i,img_name in enumerate(os.listdir(images_path)):
img_path = os.path.join(images_path,img_name)
img = cv2.imread(img_path) #numpy的数组形式，色彩空间为BGR
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #
plt.subplot(2,2,i+1),plt.imshow(img)
plt.savefig("./minist.jpg")
plt.show()
4.pytorch保存图片
save_image(real_img,os.path.join(save_img,f"{epoch}_real.jpg"),nrow=10,padding=2,pad_value=255)
参数：
- tensor：4D张量，形状为(B x C x H x W)，分别表示样本数，通道数，图像高度，图像宽度
- nrow：每行的图片数量，默认值为8
- padding：相邻图像之间的间隔。默认值为2
- normalize：如果为True，则把图像的像素值通过range指定的最大值和最小值归一化到0-1。默认为False
- range：元组，用于指定最大值和最小值。默认使用图像像素的最大最小值。
- sacle_each：如果为True，就单独对每张图像进行normalize；如果是False，统一对所有图像进行normalize。默认为Flase
- pad_value：float，上述padding会使得图像之间留出空隙，默认为0
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