Pytorch Torchvision Transform
Torchvision.Transforms
Transforms
包含常用图像转换操作。可以使用Compose
将它们链接在一起。 此外,还有torchvision.transforms.functional
模块,可以对转换进行细粒度控制。 如果需要构建更复杂的图像转换方式,这将很有用。
class torchvision.transforms.Compose(transforms)
Example:
transforms.Compose([
transforms.CenterCrop(10),
transforms.ToTensor(),
])
Transforms on PIL Image
CenterCrop
class torchvision.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。
RandomCrop
class torchvision.transforms.RandomCrop(size, padding=None, pad_if_needed=False, fill=0, padding_mode='constant')
切割中心点的位置随机选取。size可以是tuple
也可以是Integer
。
RandomResizedCrop
class torchvision.transforms.RandomResizedCrop(size,
scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 1.3333333333333333), interpolation=2)
将给定图像裁剪为随机大小和宽高比。裁剪为原始尺寸的随机尺寸(默认值:0.08至1.0)和原始宽高比的随机纵横比(默认值:3/4至4/3)。 最终将其crop为给定大小。 这通常用于训练Inception网络。
Resize
class torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2)
将输入图像调整为给定尺寸。 该图像可以是PIL图像或pytorch张量,在这种情况下,它应具有[…,H,W]形状,其中…表示任意数量的前导尺寸
对Tensor进行变换
class torchvision.transforms.Normalize(mean, std)
给定均值:(R,G,B),方差:(R,G,B),将会把Tensor正则化。即:Normalized_image=(image-mean)/std
。
ToTensor
class torchvision.transforms.ToTensor
把一个取值范围是[0,255]
的PIL.Image或者shape为(H,W,C)
的numpy.ndarray,转换成形状为[C,H,W]
,取值范围是[0,1.0]
的torch.FloadTensor
ToPILImage
class torchvision.transforms.ToPILImage
将shape为(C,H,W)
的Tensor或shape为(H,W,C)
的numpy.ndarray转换成PIL.Image
,值不变。
Lambda(lambd)
class torchvision.transforms.Lambda(lambd)
通过Lambda
构建匿名函数,进行图像转换。
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