pytorch之torchvision.transforms图像变换实例

　　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脚本之家。

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