''' # 以下有值的为默认值 torchvision.transforms.v2.Resize(size, interpolation=InterpolationMode.BILINEAR, max_size=None, antialias=True) ToTensor:将PIL对象或nd.array对象转换为tensor,并且对数值缩放到[0, 1]之间,并且对通道进行右移。 from PIL import Image image = Image.open('xxx') # 创建一个...
66 transforms.Resize(256), # 将图片的大小进行缩放,以统一图片格式。如果输入int,则表示将输入图像的短边resize到这个int数,在保持图像的长宽比不变的前提下将对应的长边进行调整; 67 # 如果输入是个(h, w)的序列(h和w都是int),则会直接将输入图像resize到这个(h, w)尺寸,相当于force resize,因此一般最...
center=None) 功能:依degrees随机旋转一定角度 参数: degress- (sequence or float or int) ,若为单个数,如 30,则表示在(-30,+30)之间随机旋转 若为sequence,如(30,60),则表示在30-60度之间随机旋转 resample- 重采样方法选择,可选 PIL.Image.NEAREST, PIL.Image.BILINEAR, PIL.Image.BICUBIC,默认为最近...
功能:随机大小,随机长宽比裁剪原始图片,最后将图片 resize 到设定好的 size 参数: size- 输出的分辨率 scale- 随机 crop 的大小区间,如 scale=(0.08, 1.0),表示随机 crop 出来的图片会在的 0.08倍至 1 倍之间。 ratio- 随机长宽比设置 interpolation- 插值的方法,默认为双线性插值(PIL.Image.BILINEAR) 上下左...
BILINEAR) label = label.resize((self.width, self.height), Image.NEAREST) return img, label class Normalize(object): def __init__(self, mean, std): self.mean, self.std = mean, std def __call__(self, img, label): for i in range(3): img[:, :, i] -= float(self.mean[i])...
Resize Resize the input PIL Image to the given size. 参数 size: 一个值的话,高和宽共享,否则对应是 (h, w) interpolation: 插值方式 默认 PIL.Image.BILINEAR 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 size=(100,100)transform=transforms.Compose([transforms.Resize(size),])new_img=transfor...
Syntax of PyTorch resize image transform: torchvision.transforms.Resize(size, interpollation=InterpolationMode.BILINEAR, max_size=None, antialias=None) Parameters: size:size is defined as the desired output size. The size is a series like(h,w) where h is the height and w is the weight of th...
Resize Resize the input PIL Image to the given size. 参数 size: 一个值的话,高和宽共享,否则对应是 (h, w) interpolation: 插值方式 默认 PIL.Image.BILINEAR size = (100, 100) transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(size),
from timm.data.transforms_factory import create_transformprint(create_transform(224, ))'''Compose(Resize(size=256, interpolation=bilinear, max_size=None, antialias=None)CenterCrop(size=(224, 224))ToTensor()Normalize(mean=tensor([0.4850, 0.4560, 0.4060]), std=tensor([0.2290, 0.2240, 0.2250]))...
Resize((input_size, input_size)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5))]) 3 Example torchvision.transforms.CenterCrop(size) torchvision.transforms.ColorJitter(brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0) torchvision.transforms.Grayscale(num_...