Pytoch之torchvision.transforms图像变换实例

transforms.CenterCrop(size)

将给定的PIL.Image进行中心切割，得到给定的size，size可以是tuple，(target_height, target_width)。size也可以是一个Integer，在这种情况下，切出来的图片的形状是正方形。

size可以为int，也可以为float

#定义中心切割
centerCrop = transforms.CenterCrop((img.size[0]/2,img.size[1]/2))
imgccrop = centerCrop(img)

transforms.RandomCrop(size,padding=0)

切割中心点的位置随机选取。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

#要求目标size必须为整数
randomCrop1 = transforms.RandomCrop((int(img.size[0]/2),int(img.size[1]/2))) #padding默认为False
randomCrop2 = transforms.RandomCrop((int(img.size[0]/2),int(img.size[1]/2)),padding=10)

imgrcrop1 = randomCrop1(img)
imgrcrop2 = randomCrop2(img)

transforms.RandomHorizontalFlip

随机水平翻转给定的PIL.Image,概率为0.5。即：一半的概率翻转，一半的概率不翻转。

#随机将图片旋转180°
randomFlip = transforms.RandomHorizontalFlip()

imgf = randomFlip(img)

transforms.RandomSizedCrop(size, interpolation=2)

先将给定的PIL.Image随机切，然后再resize成给定的size大小。

size只能是Int，不能是float或tuple

#参数需为一个整数，不能是float或者tuple
randomcut = transforms.RandomResizedCrop(100)
imgc = randomcut(img)

transforms.Pad(padding, fill=0)

将给定的PIL.Image的所有边用给定的pad value填充。 padding：要填充多少像素fill

可以用于给图片加边框2333

#加边界框
pad = transforms.Pad(padding=10,fill=0)
pad_img = pad(img)
pad_img.save("block.jpg")

以上这篇Pytoch之torchvision.transforms图像变换实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Pytorch中Tensor与各种图像格式的相互转化详解

    前言 在pytorch中经常会遇到图像格式的转化,例如将PIL库读取出来的图片转化为Tensor,亦或者将Tensor转化为numpy格式的图片.而且使用不同图像处理库读取出来的图片格式也不相同,因此,如何在pytorch中正确转化各种图片格式(PIL.numpy.Tensor)是一个在调试中比较重要的问题. 本文主要说明在pytorch中如何正确将图片格式在各种图像库读取格式以及tensor向量之间转化的问题.以下代码经过测试都可以在Pytorch-0.4.0或0.3.0版本直接使用. 对py

  • 关于PyTorch源码解读之torchvision.models

    PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包:torchvision,该包主要由3个子包组成,分别是:torchvision.datasets.torchvision.models.torchvision.transforms. 这3个子包的具体介绍可以参考官网: http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html. 具体代码可以参考github: https://github.com/pytorch/vision/tree/master/

  • 使用pytorch进行图像的顺序读取方法

    产生此次实验的原因:当我使用pytorch进行神经网络的训练时,需要每次向CNN传入一组图像,并且这些图片的存放位置是在两个文件夹中: A文件夹:图片1a,图片2a,图片3a--图片1000a B文件夹:图片1b, 图片2b,图片3b--图片1000b 所以在每个循环里,我都希望能从A中取出图片Na,同时从B文件夹中取出对应的图片Nb. 测试一:通过pytorch官方文档中的dataloader搭配python中的迭代器iterator dataset = dset.ImageFolder( r

  • Pytoch之torchvision.transforms图像变换实例

    transforms.CenterCrop(size) 将给定的PIL.Image进行中心切割,得到给定的size,size可以是tuple,(target_height, target_width).size也可以是一个Integer,在这种情况下,切出来的图片的形状是正方形. size可以为int,也可以为float #定义中心切割 centerCrop = transforms.CenterCrop((img.size[0]/2,img.size[1]/2)) imgccrop = cen

  • pytorch中的transforms模块实例详解

    pytorch中的transforms模块中包含了很多种对图像数据进行变换的函数,这些都是在我们进行图像数据读入步骤中必不可少的,下面我们讲解几种最常用的函数,详细的内容还请参考pytorch官方文档(放在文末). data_transforms = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms

  • Pytorch入门之mnist分类实例

    本文实例为大家分享了Pytorch入门之mnist分类的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'denny' __time__ = '2017-9-9 9:03' import torch import torchvision from torch.autograd import Variable import torch.utils.data.dataloader as Data

  • pytorch 输出中间层特征的实例

    pytorch 输出中间层特征: tensorflow输出中间特征,2种方式: 1. 保存全部模型(包括结构)时,需要之前先add_to_collection 或者 用slim模块下的end_points 2. 只保存模型参数时,可以读取网络结构,然后按照对应的中间层输出即可. but:Pytorch 论坛给出的答案并不好用,无论是hooks,还是重建网络并去掉某些层,这些方法都不好用(在我看来). 我们可以在创建网络class时,在forward时加入一个dict 或者 list,dict是将

  • PyTorch之图像和Tensor填充的实例

    在PyTorch中可以对图像和Tensor进行填充,如常量值填充,镜像填充和复制填充等.在图像预处理阶段设置图像边界填充的方式如下: import vision.torchvision.transforms as transforms img_to_pad = transforms.Compose([ transforms.Pad(padding=2, padding_mode='symmetric'), transforms.ToTensor(), ]) 对Tensor进行填充的方式如下: i

  • 简单易懂Pytorch实战实例VGG深度网络

    简单易懂Pytorch实战实例VGG深度网络 模型VGG,数据集cifar.对照这份代码走一遍,大概就知道整个pytorch的运行机制. 来源 定义模型: '''VGG11/13/16/19 in Pytorch.''' import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable cfg = {     'VGG11': [64, 'M', 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M

  • pytorch 图像预处理之减去均值,除以方差的实例

    如下所示: #coding=gbk ''' GPU上面的环境变化太复杂,这里我直接给出在笔记本CPU上面的运行时间结果 由于方式3需要将tensor转换到GPU上面,这一过程很消耗时间,大概需要十秒,故而果断抛弃这样的做法 img (168, 300, 3) sub div in numpy,time 0.0110 sub div in torch.tensor,time 0.0070 sub div in torch.tensor with torchvision.transforms,tim

  • Pytorch的mean和std调查实例

    如下所示: # coding: utf-8 from __future__ import print_function import copy import click import cv2 import numpy as np import torch from torch.autograd import Variable from torchvision import models, transforms import matplotlib.pyplot as plt import load

  • PyTorch 普通卷积和空洞卷积实例

    如下所示: import numpy as np from torchvision.transforms import Compose, ToTensor from torch import nn import torch.nn.init as init def transform(): return Compose([ ToTensor(), # Normalize((12,12,12),std = (1,1,1)), ]) arr = range(1,26) arr = np.reshape

  • 使用PyTorch训练一个图像分类器实例

    如下所示: import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np print("torch: %s" % torch.__version__) print("tortorchvisionch: %s" % torchvision.__version__) print(&

随机推荐