pytorch torchvision对图像进行变换
class torchvision.transforms.Compose(转换)
多个将transform
组合起来使用。
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。
class torchvision.transforms.RandomCrop(size,padding = 0)
切割中心点的位置随机选取。size
可以的英文tuple
也。可以的英文Integer
。
class torchvision.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。
class torchvision.transforms.RandomSizedCrop(size,interpolation = 2)
给先将定的PIL.Image
随机切,再然后resize
分类中翻译给定的size
大小。
class torchvision.transforms.Pad(padding,fill = 0)
将给定的PIL.Image
所有边用给定的填充pad value
。 padding:
要填充多少像素fill:
用什么值填充
class torchvision.transforms.ToTensor
一个把范围取值的英文[0,255]
的PIL.Image
或者shape
为(H,W,C)
的numpy.ndarray
,转换成形状为[C,H,W]
,范围取值的英文[0,1.0]
的torch.FloadTensor
对张量进行变换
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Normalized_image=(image-mean)/std
。
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