一、预处理流程

在把一张图像送入模型进行推理时，需要先进行预处理，预处理流程包括：
（1）读取图像
（2）尺寸调整，letter_box（不失真）
（3）通道调整：HWC->CHW
（4）格式调整： array -> tensor
（5）维度调整：CHW -> BCHW
（6）设备调整：to device

二、代码

import torch
import cv2
import numpy as np
from torchvision import transforms# -------------------------------------------------------------------#
#   letterbox:图片缩放，居中对齐，左右或者上下填充，通过仿射变换实现
# -------------------------------------------------------------------#
def letter_box(image, input_w=640, input_h=640):scale = min(input_h / image.shape[0], input_w / image.shape[1])ox = (-scale * image.shape[1] + input_w + scale  - 1) * 0.5oy = (-scale * image.shape[0] + input_h + scale  - 1) * 0.5M = np.array([[scale, 0, ox],[0, scale, oy]], dtype=np.float32)IM = cv2.invertAffineTransform(M)image_prep = cv2.warpAffine(image, M, (input_w, input_h), flags=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT, borderValue=(114, 114, 114))return image_prep, M, IM#------------------#
#   preprocess
#------------------#
def preprocess(image, input_size, device):# ------------------##   HWC->CHW#   array -> tensor#   CHW -> BCHW#   to device# ------------------#return torch.unsqueeze(transforms.ToTensor()(image), 0).to(device)if __name__ == "__main__":device = 'cpu'model_input_size = [320, 320]# -----------------##   read image# -----------------#image=cv2.imread('demo.png')cv2.imshow('orginal', image)# -----------------##   letter_box# -----------------#M = NoneIM = Noneltbox = (image.shape[0] != model_input_size[0] or image.shape[1] != model_input_size[1])if ltbox:image, M, IM=letter_box(image, 320, 320)cv2.imshow('ltbox', image)cv2.waitKey(0)# -----------------##   preprocess# -----------------#image_in = preprocess(image, model_input_size, device)

二、代码逐行debug调试

运行letter_box后

运行preprocess后

我们看看ToTensor对图像做了什么？
ToTensor之前：

类型：ndarray
通道：HWC
数值：[114,114,114] 未归一化
ToTensor之后：

类型：Tensor
通道：CHW
数值：[0.4471,0.4471,0.4471] 归一化 0.4471=114/256

通过debug，我们可以发现transforms.ToTensor()一共对图片做了三件事，分别是类型转换，通道调整，归一化。

查阅资料，确认一下