torchvision.transforms.ColorJitter函数详解

函数名：

torchvision.transforms.ColorJitter(brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0)

函数解析：

随机改变一个图像的亮度、对比度、饱和度和色调。如果图像是 tensor，那么它的 shape 为[…，1或3，H，W]，其中…表示 batch。如果图像是PIL图像，那么不支持模式 “1”、“I”、"F "和带有透明度（alpha通道）的模式。

参数：

brightness (类型为 float 或 tuple: float (min, max)) - 亮度的偏移程度。 brightness_factor可以是 [max(0, 1 - brightness), 1 + brightness]，也可以直接给出最大、最小值的范围 [min, max]，然后从中随机采样。brightness_factor 值应该是非负数。
contrast (类型为 float 或 tuple: float (min, max)) - 对比度的偏移程度。 contrast_factor 可以是 [max(0, 1 - contrast), 1 + contrast]，也可以直接给出最大、最小值的范围 [min, max]，然后从中随机采样。contrast_factor 值应该是非负数。
saturation (类型为 float 或 tuple: float (min, max)) - 饱和度的偏移程度。 saturation_factor 可以是 [max(0, 1 - saturation), 1 + saturation]，也可以直接给出最大、最小值的范围 [min, max]，然后从中随机采样。saturation_factor 值应该是非负数。
hue (类型为 float 或 tuple: float (min, max)) - 色调的偏移程度。hue_factor 可以是 [-hue, hue]，也可以直接给出最大、最小值的范围 [min, max]，然后从中随机采样，它的值应当满足 0<= hue <= 0.5 或者 -0.5<= min <= max <= 0.5。为了使色调偏移，输入图像的像素值必须是非负值，以便转换到 HSV 颜色空间。因此，如果将图像归一化到一个有负值的区间，或者在使用这个函数之前使用会产生负值的插值方法，那么它就不会起作用。

举例：

1. 以随机亮度为例

import torch
import torchvision.transforms as f
from PIL import Imageimg_path = "./1.jpg"
img = Image.open(img_path)
trans = f.ColorJitter(brightness=[0.01,0.05])
image = trans(img)
image.show()

输出对比：

2. 以随机对比度为例

import torch
import torchvision.transforms as f
from PIL import Imageimg_path = "./1.jpg"
img = Image.open(img_path)
trans = f.ColorJitter(contrast=[0.3,0.6])
image = trans(img)
image.show()

输出对比：

3. 以随机饱和度为例

import torch
import torchvision.transforms as f
from PIL import Imageimg_path = "./1.jpg"
img = Image.open(img_path)
trans = f.ColorJitter(saturation=[0.2,0.5])
image = trans(img)
image.show()

输出对比：

4. 以随机色调为例

import torch
import torchvision.transforms as f
from PIL import Imageimg_path = "./1.jpg"
img = Image.open(img_path)
trans = f.ColorJitter(hue=[-0.1,0.2])
image = trans(img)
image.show()

输出对比：

5. 综合调整：

import torch
import torchvision.transforms as f
from PIL import Imageimg_path = "./1.jpg"
img = Image.open(img_path)
trans = f.ColorJitter(brightness=0.6, contrast=0.7, saturation=0.5, hue=0.1)
image = trans(img)
image.show()

输出对比：

官方文档链接：https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.transforms.ColorJitter.html?highlight=transforms+colorjitter#torchvision.transforms.ColorJitter

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torchvision.transforms.ColorJitter函数详解

函数名：

torchvision.transforms.ColorJitter(brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0)

函数解析：

参数：

举例：

输出对比：

2. 以随机对比度为例

输出对比：

3. 以随机饱和度为例

输出对比：

4. 以随机色调为例

输出对比：

5. 综合调整：

输出对比：

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