pytorch之transforms

transforms可以对图像进行裁剪，翻转，旋转，图像变换。

裁剪

torchvision.transforms.RandomResizedCrop

import torchvision.transforms as T
'''
随机缩放裁剪
params: size 裁剪之后的大小
param：scale 随机剪裁的区间
param: ratio 随机长宽比设置
param: 插值方法
'''
T.RandomResizedCrop(size, scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 1.3333333333333333), interpolation=2)

翻转

torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip

'''
随机水平翻转
param: p 按p的概率进行水平翻转
'''
T.RandomHorizontalFlip(p=0.5)

图像变换

torchvision.transforms.ColorJitter

'''
修改亮度、对比度和饱和度
param: brightness 亮度
param: contrast 对比度
param: saturation 饱和度
paramL hue 色调
'''
T.ColorJitter(brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0)

torchvision.transforms.RandomGrayscale

'''
以概率p转换为灰度图
param: p 概率
'''
T.RandomGrayscale(p=0.2)

torchvision.transforms.ToTensor

'''
转换为Tensor格式， 并除以255。一般而言图像区间为[0,255]，除以255可以对数据进行归一化处理。
'''
T.ToTensor()

torchvision.transforms.Normalize

'''
对数据按通道进行标准化，即先减均值，再除以标准差
param: mean 均值，为hwc格式
paramL std 标准差，为hwc格式
'''
T.Normalize(mean, std)

torchvision.transforms.Resize

'''
重置图像大小
param: size 重置后图像大小
param: interpolation 插值方法
'''
T.Resize(size, interpolation=2)

对transforms操作

'''
对transforms按照p的概率进行操作
param: p 概率
'''
T.RandomApply(transforms, p=0.5)

参考链接：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/53367135

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https://blog.csdn.net/weixin_38533896/article/details/86028509

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翻转

图像变换

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