初識(shí)Pytorch使用transforms的代碼
更新時(shí)間：2021年12月28日 14:17:52 作者：游客26024
tansforms功能類似于在計(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)，接下來(lái)通過(guò)代碼介紹下Pytorch使用transforms的詳細(xì)過(guò)程，感興趣的朋友一起看看吧
首先，這次講解的tansforms功能，通俗地講，類似于在計(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，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）。
3. 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：
到此這篇關(guān)于初識(shí)Pytorch使用transforms的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pytorch使用transforms內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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