pytorch之torchvision.transforms圖像變換實例
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圖像變換實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
這篇文章主要介紹了Python Parser的用法,文中有非常詳細(xì)的代碼示例,對正在學(xué)習(xí)python的小伙伴們有很好地幫助,需要的朋友可以參考下2021-05-05
Python之虛擬環(huán)境virtualenv,pipreqs生成項目依賴第三方包的方法
今天小編就為大家分享一篇Python之虛擬環(huán)境virtualenv,pipreqs生成項目依賴第三方包的方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-07-07
今天小編就為大家分享一篇解決Python一行輸出不顯示的問題，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-12-12
這篇文章主要介紹了Python代碼塊及緩存機(jī)制原理詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下2019-12-12
Python使用arrow庫優(yōu)雅地處理時間數(shù)據(jù)詳解
雖然Python提供了多個內(nèi)置模塊用于操作日期時間，但有的時候并不能滿足我們的需求，所以下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python使用arrow庫如何優(yōu)雅地處理時間數(shù)據(jù)的相關(guān)資料，需要的朋友可以參考借鑒，下面來一起看看吧。2017-10-10
詳解Python實現(xiàn)多進(jìn)程異步事件驅(qū)動引擎
本篇文章主要介紹了詳解Python實現(xiàn)多進(jìn)程異步事件驅(qū)動引擎，小編覺得挺不錯的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧2017-08-08
這篇文章主要介紹了jupyter修改文件名方式(TensorFlow)，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-04-04
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python使用scipy進(jìn)行曲線擬合的相關(guān)資料,Scipy優(yōu)化和擬合采用的是optimize模塊,該模塊提供了函數(shù)最小值(標(biāo)量或多維)、曲線擬合和尋找等式的根的有用算法,需要的朋友可以參考下2022-11-11
大家好，本篇文章主要講的是用python實現(xiàn)谷歌小恐龍小游戲，看看這是你斷網(wǎng)時的樣子么，感興趣的同學(xué)趕快來看一看吧，對你有幫助的話記得收藏一下2022-02-02
python中使用asyncio實現(xiàn)異步IO實例分析
在本篇文章里小編給大家整理的是一篇關(guān)于python中使用asyncio實現(xiàn)異步IO實例分析內(nèi)容，有興趣的朋友們可以學(xué)習(xí)下。2021-02-02