Pytorch使用transforms
更新时间：2022年01月25日 12:53:44 作者：游客26024
这篇文章主要介绍了Pytorch使用transforms,tansforms功能，通俗地讲，类似于在计算机视觉流程里的图像预处理部分的数据增强。下面来看看文章的具体内容介绍吧,需要的朋友可以参考一下
首先，这次讲解的tansforms功能，通俗地讲，类似于在计算机视觉流程里的图像预处理部分的数据增强。
transforms的原理：
说明：图片（输入）通过工具得到结果（输出），这个工具，就是transforms模板工具,(tool=transforms.ToTensor()具体工具),使用工具result=tool(图片)
tansforms的调用与使用，由下图可得：
- 先创建一个
transforms.Tensor()，使用from torchvision import transforms调包 transforms去调init函数- init去调用真正的
transforms类，里面就有很多的方法（绿色五角星标注），例如：resize,ToTensor,CenterCrop（从这些方法可以看出，许多都是数据增强的方法）。
接下来，上代码：
import os from torchvision import transforms from PIL import Image root_path = "D:\\data\\basic\\Image" label_path = "aligned" # 1.获取aligned第一张图的名字 img_dir = os.path.join(root_path, label_path) img_list = os.listdir(img_dir) img_path = img_list[0] # 2.获取aligned第一张图的路径 img = os.path.join(root_path, label_path, img_path) # 3.使用python自带的PIL获取图片 img = Image.open(img) # 4.将PIL利用transforms转换成ToTensor to_tensor = transforms.ToTensor() # 创建totensor () img = to_tensor(img) # 使用to_tensor直接将图片的PIL转化为tensor print(img) # transforms
代码结果：
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