image = cv2.resize(image,(100,200),interpolation=cv2.INTER_LINEAR) print image.dtype # out: dtype('uint8') print image.shape # out: (200, 100, 3) ''' 注意注意注意 和skimage不同 resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]) 关键字参数为dst,fx,fy,interpolation dst为缩...
torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2) 描述 调整图像的大小到指定尺寸。图像必须是PIL.Image或torch.Tensor类型。这个也用的比较多,训练是按批的,必须保证每批图像的尺寸是相同,所以一般都会在训练前进行resize操作。 参数 size: 可以输入一个元组,表示图像的高、宽。比如(300, 500),返回高为300,宽...
torchvision.transforms.Resize(size, interpolatinotallow=2) 描述 调整图像的大小到指定尺寸。图像必须是PIL.Image或torch.Tensor类型。这个也用的比较多,训练是按批的,必须保证每批图像的尺寸是相同,所以一般都会在训练前进行resize操作。 参数 size: 可以输入一个元组,表示图像的高、宽。比如(300, 500),返回高为...
(), #转为tensor,同时进行归一化操作,将像素值的区间从0-255变为0-1transforms.Normalize(norm_mean, norm_std), #数据标准化,均值变为0,标准差变为1])#验证集数据预处理valid_transform = transforms.Compose([ #测试时不需要数据增强transforms.Resize((32, 32)),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize...
2.13 torchvision.transforms.RandomPerspective(distortion_scale=0.5, p=0.5, interpolation=3, fill=0) RandomPerspective的作用是以一定的概率对图像进行随机的透视变换。示例代码及结果如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 distortion_scale=0.5p=1fill=(0,0,255)transform=transforms.RandomPe...
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) 上下左右中心裁剪:transforms.FiveCrop 功能:对图片进行上下左右以及中心裁剪,获得 5 张图片,返回一个 4D-tensor 参数: size- (sequence or int),若为 sequence,则为(h,w),若为 int,则(size,size) 上下左右中心裁剪后...
interpolation: 当裁剪出来的图片小于 size 时,就要使用插值方法 resize PIL.Image.NEAREST PIL.Image.BILINEAR PIL.Image.BICUBIC transforms.RandomResizedCrop(size=224, scale=(0.08, 1))的效果如下,首先随机选择 (0.08, 1) 中 的一个比例缩放,然后随机裁剪出 (224, 224) 大小的图片。
patch=cv2.resize(patch,(out_size,out_size),interpolation=interp)returnpatch 现在进入ops.py下的crop_and_resize,这个函数的作用就是crop一块以object为中心的,边长为size大小的patch(如下面的绿色虚线的正方形框),然后将其resize成out_size的大小:传入size和center计算出角落坐标形式的正方形patch,即 ( y m ...
1-1 Resize 图像尺寸变化 torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2) size:输出图像的大小 interpolation : 插值,默认的 PIL.Image.BILINEAR, 一共有4中的插值方法 Image.BICUBIC,PIL.Image.LANCZOS,PIL.Image.BILINEAR,PIL.Image.NEAREST 支持采样的方法包括 : ...
输入可以是 PIL Image 和 Tensor，Resize 是一个类，先得初始化，给定 size=(h, w)。当 size 为...