Pytorch使用transforms

更新時(shí)間：2022年01月25日 12:53:44 作者：游客26024

這篇文章主要介紹了Pytorch使用transforms,tansforms功能，通俗地講，類(lèi)似于在計(jì)算機(jī)視覺(jué)流程里的圖像預(yù)處理部分的數(shù)據(jù)增強(qiáng)。下面來(lái)看看文章的具體內(nèi)容介紹吧,需要的朋友可以參考一下

首先，這次講解的tansforms功能，通俗地講，類(lèi)似于在計(jì)算機(jī)視覺(jué)流程里的圖像預(yù)處理部分的數(shù)據(jù)增強(qiáng)。

transforms的原理：

說(shuō)明：圖片（輸入）通過(guò)工具得到結(jié)果（輸出），這個(gè)工具，就是transforms模板工具,(tool=transforms.ToTensor()具體工具),使用工具result=tool(圖片)

tansforms的調(diào)用與使用，由下圖可得：

先創(chuàng)建一個(gè)transforms.Tensor()，使用from torchvision import transforms調(diào)包
transforms去調(diào)init函數(shù)
init去調(diào)用真正的transforms類(lèi)，里面就有很多的方法（綠色五角星標(biāo)注），例如：resize,ToTensor,CenterCrop（從這些方法可以看出，許多都是數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法）。

接下來(lái)，上代碼：

import os
from torchvision import transforms
from PIL import Image

root_path = "D:\\data\\basic\\Image"
label_path = "aligned"

# 1.獲取aligned第一張圖的名字
img_dir = os.path.join(root_path, label_path)
img_list = os.listdir(img_dir)
img_path = img_list[0]

# 2.獲取aligned第一張圖的路徑
img = os.path.join(root_path, label_path, img_path)

# 3.使用python自帶的PIL獲取圖片
img = Image.open(img)

# 4.將PIL利用transforms轉(zhuǎn)換成ToTensor
to_tensor = transforms.ToTensor()  # 創(chuàng)建totensor ()
img = to_tensor(img)  # 使用to_tensor直接將圖片的PIL轉(zhuǎn)化為tensor

print(img)
# transforms

代碼結(jié)果：

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