show_image([raw_img]) 1.2 pytorch中提供的图像加载方法 pytorch的torchvision.io模块本身也提供有加载图像数据的方法:read_image。该方法直接将图片加载为Tensor类型数据。 from torchvision.io import read_image raw_img2 = read_image('fruit.jpeg') raw_img2.shape torch.Size([3, 448, 596]) type(raw_...
transforms.Compose([ transforms.CenterCrop(10), transforms.ToTensor(), ]) 1. 2. 3. 4. 1 常见变换 1-1 Resize 图像尺寸变化 torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2) 1. 1-2 标准化 对数据按通道进行标准化,即先减均值,再除以标准差,注意是 hwc torchvision.transforms.Normalize(mean, std...
new_im=transforms.RandomHorizontalFlip(p=1)(im)# p表示概率 p=1的时候百分之百翻转 plt.imshow(new_im) #随机垂直翻转 new_im=transforms.RandomVerticalFlip(p=1)(im) plt.imshow(new_im) #随机角度旋转 new_im=transforms.RandomRotation(45)(im)#随机旋转0-45度 ...
# train_data = torchvision.datasets.ImageNet(root='./data_imgnet',split="train",download=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor()) train_cifar = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dataset', train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) # 数据集分为10类 vgg16...
transforms.Resize Transforms on torch.*Tensor transforms.Normalize Conversion Transforms transforms.ToPILImage transforms.ToTensor Functional Transforms transforms.ColorJitter(brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0) 此函数主要是用于改变颜色。brightness是亮度程度,contrast是对比度,hue是饱和度。
进行深度学习时,对图像进行预处理的过程是非常重要的,使用pytorch或者TensorFlow时需要对图像进行预处理以及展示来观看处理效果,因此对python中的图像处理框架进行图像的读取和基本变换的掌握是必要的,接下来python中几个基本的图像处理库进行纵向对比。 项目地址:https://github.com/Oldpan/Pytorch-Learn/tree/master/Imag...
PyTorch-->image classification(图像分类) 使用深度学习框架的流程: 模型定义(包括损失函数的选择)-> 数据处理和加载 -> 训练(可能包含训练过程可视化)-> 测试 以下是根据官方教程的练手,其中卷积神经网络的部分会单独开一篇去写原理,目前俺还不太懂,哈哈哈哈!冲鸭!!!
底层也是PIL实现的transform2=transforms.Compose([transforms.RandomCrop([200,200],padding=10),transforms.ToTensor()])image2=Image.open("gray.jpg")tensor2=transform2(image2)print(tensor2.size())# 2.1 tensor2numpy 再1.1中也用到了,numpy格式主要用于容易转换数据格式,也有利于转为opencv格式。array1=...
Image转为Pytorch张量 importtorchvision.transformsastransformsimportcv2ascvimg=cv.imread('image/000001.jpg')print(img.shape)# numpy数组格式为(H,W,C)transf=transforms.ToTensor()img_tensor=transf(img)# tensor数据格式是torch(C,H,W)print(img_tensor.size())...
PIL(PythonImaging Library)是Python中最基础的图像处理库,而使用PyTorch将原始输入图像预处理为神经网络的输入,经常需要用到三种格式PIL Image、Numpy和Tensor,其中预处理包括但不限于「图像裁剪」,「图像旋转」和「图像数据归一化」等。而对图像的多种处理在code中可以打包到一起执行,一般用transforms.Compose(transform...