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Pytorch中transforms.Resize()的簡(jiǎn)單使用

 更新時(shí)間:2022年07月15日 17:11:32   作者:xiongxyowo  
這篇文章主要介紹了Pytorch中transforms.Resize()的簡(jiǎn)單使用方式,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

transforms.Resize()的簡(jiǎn)單使用

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是調(diào)整PILImage對(duì)象的尺寸,注意不能是用io.imread或者cv2.imread讀取的圖片,這兩種方法得到的是ndarray。

將圖片短邊縮放至x,長(zhǎng)寬比保持不變:

transforms.Resize(x)

而一般輸入深度網(wǎng)絡(luò)的特征圖長(zhǎng)寬是相等的,就不能采取等比例縮放的方式了,需要同時(shí)指定長(zhǎng)寬:

transforms.Resize([h, w])

例如:

transforms.Resize([224, 224])就能將輸入圖片轉(zhuǎn)化成224×224的輸入特征圖。

這樣雖然會(huì)改變圖片的長(zhǎng)寬比,但是本身并沒(méi)有發(fā)生裁切,仍可以通過(guò)resize方法返回原來(lái)的形狀:

from PIL import Image
from torchvision import transforms

img = Image.open('1.jpg')
w, h = img.size
resize = transforms.Resize([224,244])
img = resize(img)
img.save('2.jpg')
resize2 = transforms.Resize([h, w])
img = resize2(img)
img.save('3.jpg')

需要注意的一點(diǎn)是PILImage對(duì)象size屬性返回的是w, h,而resize的參數(shù)順序是h, w。

transforms.Resize([224, 224])解讀

記住圖像尺度統(tǒng)一為224×224時(shí),要用transforms.Resize([224, 224]),不能寫(xiě)成transforms.Resize(224),transforms.Resize(224)表示把圖像的短邊統(tǒng)一為224,另外一邊做同樣倍速縮放,不一定為224

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),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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