Я нашел это решение (https://itnext.io/converting-pytorch-float-tensor-to-android-rgba-bitmap-with-kotlin-ffd4602a16b6), но когда я попытался преобразовать таким образом, я обнаружил, что размер inputTensor.dataAsFloatArray
больше bitmap.width*bitmap.height
. Как работает преобразование тензора в массив с плавающей точкой или есть какой-либо другой возможный способ преобразования тензора Pytorch в растровое изображение?
val inputTensor = TensorImageUtils.bitmapToFloat32Tensor(
bitmap,
TensorImageUtils.TORCHVISION_NORM_MEAN_RGB, TensorImageUtils.TORCHVISION_NORM_STD_RGB
)
// Float array size is 196608 when width and height are 256x256 = 65536
val res = floatArrayToGrayscaleBitmap(inputTensor.dataAsFloatArray, bitmap.width, bitmap.height)
fun floatArrayToGrayscaleBitmap (
floatArray: FloatArray,
width: Int,
height: Int,
alpha :Byte = (255).toByte(),
reverseScale :Boolean = false
) : Bitmap {
// Create empty bitmap in RGBA format (even though it says ARGB but channels are RGBA)
val bmp = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.ARGB_8888)
val byteBuffer = ByteBuffer.allocate(width*height*4)
Log.d("App", floatArray.size.toString() + " " + (width * height * 4).toString())
// mapping smallest value to 0 and largest value to 255
val maxValue = floatArray.max() ?: 1.0f
val minValue = floatArray.min() ?: 0.0f
val delta = maxValue-minValue
var tempValue :Byte
// Define if float min..max will be mapped to 0..255 or 255..0
val conversion = when(reverseScale) {
false -> { v: Float -> ((v-minValue)/delta*255).toByte() }
true -> { v: Float -> (255-(v-minValue)/delta*255).toByte() }
}
// copy each value from float array to RGB channels and set alpha channel
floatArray.forEachIndexed { i, value ->
tempValue = conversion(value)
byteBuffer.put(4*i, tempValue)
byteBuffer.put(4*i+1, tempValue)
byteBuffer.put(4*i+2, tempValue)
byteBuffer.put(4*i+3, alpha)
}
bmp.copyPixelsFromBuffer(byteBuffer)
return bmp
}