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。
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2024年11月25日
2024年11月25日
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