PyTorch에서 단일 이미지 표시하기

PyTorch에서 단일 이미지 표시하기

• Python
• Matplotlib
• PyTorch

코드

import matplotlib.pyplot as plt
import torch

# 이미지 로딩
image = torch.randn(3, 256, 256)

# 이미지 변환 (PyTorch Tensor -> NumPy array)
image = image.numpy().transpose((1, 2, 0))

# 이미지 표시
plt.imshow(image)
plt.show()

설명

1. matplotlib.pyplot 라이브러리를 plt라는 별칭으로 임포트합니다.
2. PyTorch Tensor 형식의 이미지를 로딩합니다.
3. PyTorch Tensor는 NumPy array 형식으로 변환해야 Matplotlib에서 표시할 수 있습니다.
4. plt.imshow() 함수를 사용하여 이미지를 표시합니다.

참고

• 이미지 로딩 방법은 사용하는 데이터셋과 환경에 따라 다를 수 있습니다.
• 이미지 변환 코드는 PyTorch 버전에 따라 다를 수 있습니다.
• Matplotlib에는 다양한 이미지 표시 옵션이 있습니다. 자세한 내용은 Matplotlib 문서를 참고하십시오.

추가 정보

더 깊이 알아보기

• Matplotlib을 사용하여 여러 이미지를 표시하는 방법
• Matplotlib을 사용하여 이미지에 캡션 및 축 레이블 추가하는 방법
• PyTorch을 사용하여 이미지 전처리 및 후처리 수행하는 방법

예제 코드

import matplotlib.pyplot as plt
import torch

# 이미지 로딩 (예시: MNIST 데이터셋)
from torchvision.datasets import MNIST

# MNIST 데이터셋 경로 설정
data_dir = "./data"

# MNIST 데이터셋 로딩
train_dataset = MNIST(data_dir, train=True, download=True)

# 훈련 데이터에서 무작위 이미지 선택
image, label = train_dataset[0]

# 이미지 변환 (PyTorch Tensor -> NumPy array)
image = image.numpy().transpose((1, 2, 0))

# 이미지 표시
plt.imshow(image, cmap="gray")
plt.title(f"Label: {label}")
plt.show()

• 위 코드는 MNIST 데이터셋에서 무작위 이미지를 선택하여 표시합니다.
• torchvision.datasets 모듈을 사용하여 MNIST 데이터셋을 로딩합니다.
• plt.imshow() 함수에 cmap="gray" 옵션을 추가하여 이미지를 회색조로 표시합니다.
• plt.title() 함수를 사용하여 이미지 레이블을 표시합니다.

• 다른 데이터셋을 사용하려면 데이터 로딩 코드를 변경해야 합니다.
• 이미지 표시를 위한 다양한 옵션을 추가할 수 있습니다.

PyTorch에서 단일 이미지 표시하기: 대체 방법

from PIL import Image

# 이미지 로딩
image = Image.open("image.png")

# 이미지 표시
image.show()

OpenCV 라이브러리 사용

import cv2

# 이미지 로딩
image = cv2.imread("image.png")

# 이미지 표시
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

각 방법의 장단점