百度飛槳數據處理 API 數據格式 HWC CHW 和 PIL 圖像處理之間的關係

使用百度飛槳 API 例如：Resize Normalize，處理數據的時候。

Resize：如果輸入的圖像是 PIL 讀取的圖像這個數據格式是 HWC ，Resize 就需要 HWC 格式的數據。
Normalize：有 data_format 參數，把數據格式設爲 data_format="HWC"。
當數據處理完後把數據輸入到網絡模型的時候，網絡模型一般都是 CHW，需要把數據格式轉換一下，這樣才能正常運行程序

• C 通道數
• H 高
• W 寬

代碼舉例：

import numpy as np
from PIL import Image
import paddle.vision.transforms as pptf
import paddle.vision as ppvs

def get_image_data_to_net(image_path: str):
    # 設置圖像處理後端
    ppvs.set_image_backend("pil")
    # 用 PIL 庫讀取圖像
    image = Image.open(image_path)
    # Resize: 調整圖像大小, Normalize: 圖像歸一化處理
    transform = pptf.Compose([pptf.Resize(size=[224, 224]), pptf.Normalize(mean=[127.5, 127.5, 127.5], 
                         std=[127.5, 127.5, 127.5], data_format='HWC')])
    image = transform(image)
    # 轉換圖像 HWC 轉爲 CHW
    image = np.transpose(image, (2,0,1))
    return image.astype("float32")