Pytorch使用transforms
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: