pytorch之torchvision.transforms圖像變換實(shí)例
transforms.CenterCrop(size)
將給定的PIL.Image進(jìn)行中心切割，得到給定的size，size可以是tuple，(target_height, target_width)。size也可以是一個(gè)Integer，在這種情況下，切出來的圖片的形狀是正方形。
size可以為int，也可以為float
#定義中心切割 centerCrop = transforms.CenterCrop((img.size[0]/2,img.size[1]/2)) imgccrop = centerCrop(img) transforms.RandomCrop(size,padding=0)
切割中心點(diǎn)的位置隨機(jī)選取。size可以是tuple也可以是Integer。
但是如果是Tuple，只能是int型的不能是float
#要求目標(biāo)size必須為整數(shù) randomCrop1 = transforms.RandomCrop((int(img.size[0]/2),int(img.size[1]/2))) #padding默認(rèn)為False randomCrop2 = transforms.RandomCrop((int(img.size[0]/2),int(img.size[1]/2)),padding=10) imgrcrop1 = randomCrop1(img) imgrcrop2 = randomCrop2(img)
transforms.RandomHorizontalFlip
隨機(jī)水平翻轉(zhuǎn)給定的PIL.Image,概率為0.5。即：一半的概率翻轉(zhuǎn)，一半的概率不翻轉(zhuǎn)。
#隨機(jī)將圖片旋轉(zhuǎn)180° randomFlip = transforms.RandomHorizontalFlip() imgf = randomFlip(img)
transforms.RandomSizedCrop(size, interpolation=2)
先將給定的PIL.Image隨機(jī)切，然后再resize成給定的size大小。
size只能是Int，不能是float或tuple
#參數(shù)需為一個(gè)整數(shù)，不能是float或者tuple randomcut = transforms.RandomResizedCrop(100) imgc = randomcut(img)
transforms.Pad(padding, fill=0)
將給定的PIL.Image的所有邊用給定的pad value填充。 padding：要填充多少像素fill
可以用于給圖片加邊框2333
#加邊界框
pad = transforms.Pad(padding=10,fill=0)
pad_img = pad(img)
pad_img.save("block.jpg")
以上這篇Pytoch之torchvision.transforms圖像變換實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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