注意1: transforms.ToTensor() 可以将 PIL.Image/numpy.ndarray 数据进转化为torch.FloatTensor,并归一化到0, 1.0,但是transforms的其他操作只能对PIL读入的数据操作,所以使用transforms.Compose()将这些操作组合到一起的如果有其他操作则只能输入PIL数据。 transforms包含多种图像操作的函数,可以单独使用,也可以通过transfo...
1 torchvision.transforms 库图像等比例缩放 torchvision.transforms 库在深度学习模型预处理中应用广泛,这个时候一般就不用 opencv 去做一些预处理操作了,一般就用 torchvison.transforms.Compose 把 torchvison.transforms 中的一些图像处理方法包在一起形成整个模型的预处理模块。来介绍一下 torchvision.transforms 中图像...
1.opencv默认读取的是BGR格式,opencv默认存储图片的是numpy.ndarray格式,并且尺寸为H×W×C 2.PIL默认读取的是RGB格式,PIL默认存储图片的是PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile格式,并且尺寸为H×W×C 3.skimage默认读取的是RGB格式,skimage默认存储图片的是imageio.core.util.Array格式,并且尺寸为H×W×C 4.trans...
Pytorch学习笔记目录 4.Transforms的使用 4.1 环境及包的引入 4.2 使用ToTensor转化Tensor算子 4.3 Normalize标准化 4.4 Reszie尺度变换 4.5 Compose组合操作 4.6 RandomCrop随机裁剪 4.Transforms的使用这小节主…
学习数字图像处理,第一步就是读取图像。这里我总结下如何使用 opencv3,scikit-image, PIL 图像处理库读取图片并显示。 嵌入式视觉 2022/09/05 【小白学PyTorch】7 最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解 cssjqueryc++ 这个Transforms是常见的图像的转换(包含图像增强等), 然后不同的transforms可以通过Compose函...
torchvision.transforms中提供了多个方法,并且这些方法可以使用Compose进行连接,并按顺序执行。其中的大部分transforms方法都可以接受PIL图像和tensor图像作为输入,当然也有一部分在输入上有限制。 transforms方法举例 我们使用opencv读入一张cifar10中的图片作为例子,并将其通道从BGR转为RGB通道。使用opencv读入的图片,为numpy...
1.1 torchvision.transforms.Compose Compose的主要作用是将多个变换组合在一起,具体用法可参考2.5。下面的示例结果左边为原图,右边为保存的结果。 2. Transforms on PIL Image 这部分主要是对Python最常用的图像处理库Pillow中Image的处理。基本环境及图像如下: ...
2.4.Compose()的使用 串联多个图片变换的操作。Compose()中的参数需要是一个列表,Python中列表的表示形式为[数据1,数据2,...],在Compose中数据需要是transforms类型,所以得到Compose([transforms参数1,transforms参数1,...]) 2.5.RandomCrop的使用 实现对PIL Image图片随机裁剪,裁剪的尺寸根据给定的参数进行,如果给定...
2 OpenCV 库图像等比例缩放 2.1 python 实现 2.2 C++ 实现 1 torchvision.transforms 库图像等比例缩放 torchvision.transforms 库在深度学习模型预处理中应用广泛,这个时候一般就不用 opencv 去做一些预处理操作了,一般就用 torchvison.transforms.Compose 把 torch...
my_imshow(img_plt, title='img_plt')# opencv读出的图像颜色通道为BGR,需要对此进行转换img_opencv = cv2.cvtColor(img_opencv, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.figure() my_imshow(img_opencv, title='img_opencv_new') toTensor = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])# 尺寸变化、缩放transform_scale =...