【PyTorch】2.3 transforms图像增强(一)

目录

一、数据增强​

二、transforms——裁剪

1. transforms.CenterCrop​

2. transforms.RandomCrop

3. RandomResizedCrop

4. FiveCrop

5.TenCrop

三、transforms——翻转、旋转 

1. RandomHorizontalFlip 

2. RandomVerticalFlip ​

3. RandomRotation 

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任务简介：

pytorch提供了大量的transforms预处理方法，在这里归纳总结为四大类共二十二种方法进行一 一学习；学会自定义transforms方法以兼容实际项目；

详细说明：

本节介绍数据的预处理模块transforms的运行机制，数据在读取到pytorch之后通常都需要对数据进行预处理，包括尺寸缩放、转换张量、数据中心化或标准化等等，这些操作都是通过transforms进行的，所以本节重点学习transforms的运行机制并介绍数据标准化(Normalize)的使用原理。

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一、数据增强

二、transforms——裁剪

1. transforms.CenterCrop

测试代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
import numpy as np
import torch
import random
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt
path_lenet = os.path.abspath(os.path.join(BASE_DIR, "..", "..", "model", "lenet.py"))
path_tools = os.path.abspath(os.path.join(BASE_DIR, "..", "..", "tools", "common_tools.py"))
assert os.path.exists(path_lenet), "{}不存在，请将lenet.py文件放到 {}".format(path_lenet, os.path.dirname(path_lenet))
assert os.path.exists(path_tools), "{}不存在，请将common_tools.py文件放到 {}".format(path_tools, os.path.dirname(path_tools))

import sys
hello_pytorch_DIR = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)+os.path.sep+".."+os.path.sep+"..")
sys.path.append(hello_pytorch_DIR)

from tools.my_dataset import RMBDataset
from tools.common_tools import set_seed, transform_invert

set_seed(1)  # 设置随机种子

# 参数设置
MAX_EPOCH = 10
BATCH_SIZE = 1
LR = 0.01
log_interval = 10
val_interval = 1
rmb_label = {"1": 0, "100": 1}

# ============================ step 1/5 数据 ============================
split_dir = os.path.abspath(os.path.join("..", "..", "data", "rmb_split"))
if not os.path.exists(split_dir):
    raise Exception(r"数据 {} 不存在, 回到lesson-06\1_split_dataset.py生成数据".format(split_dir))
train_dir = os.path.join(split_dir, "train")
valid_dir = os.path.join(split_dir, "valid")

norm_mean = [0.485, 0.456, 0.406]
norm_std = [0.229, 0.224, 0.225]


train_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),

    # 1 CenterCrop
    transforms.CenterCrop(196),     # 512

    # 2 RandomCrop
    # transforms.RandomCrop(224, padding=16),
    # transforms.RandomCrop(224, padding=(16, 64)),
    # transforms.RandomCrop(224, padding=16, fill=(255, 0, 0)),
    # transforms.RandomCrop(512, pad_if_needed=True),   # pad_if_needed=True
    # transforms.RandomCrop(224, padding=64, padding_mode='edge'),
    # transforms.RandomCrop(224, padding=64, padding_mode='reflect'),
    # transforms.RandomCrop(1024, padding=1024, padding_mode='symmetric'),

    # 3 RandomResizedCrop
    # transforms.RandomResizedCrop(size=224, scale=(0.5, 0.5)),

    # 4 FiveCrop
    # transforms.FiveCrop(112),
    # transforms.Lambda(lambda crops: torch.stack([(transforms.ToTensor()(crop)) for crop in crops])),

    # 5 TenCrop
    # transforms.TenCrop(112, vertical_flip=False),
    # transforms.Lambda(lambda crops: torch.stack([(transforms.ToTensor()(crop)) for crop in crops])),

    # 1 Horizontal Flip
    # transforms.RandomHorizontalFlip(p=1),

    # 2 Vertical Flip
    # transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5),

    # 3 RandomRotation
    # transforms.RandomRotation(90),
    # transforms.RandomRotation((90), expand=True),
    # transforms.RandomRotation(30, center=(0, 0)),
    # transforms.RandomRotation(30, center=(0, 0), expand=True),   # expand only for center rotation

    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(norm_mean, norm_std),
])

valid_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(norm_mean, norm_std)
])

# 构建MyDataset实例
train_data = RMBDataset(data_dir=train_dir, transform=train_transform)
valid_data = RMBDataset(data_dir=valid_dir, transform=valid_transform)

# 构建DataLoder
train_loader = DataLoader(dataset=train_data, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)
valid_loader = DataLoader(dataset=valid_data, batch_size=BATCH_SIZE)


# ============================ step 5/5 训练 ============================
for epoch in range(MAX_EPOCH):
    for i, data in enumerate(train_loader):

        inputs, labels = data   # B C H W

        img_tensor = inputs[0, ...]     # C H W
        img = transform_invert(img_tensor, train_transform)
        plt.imshow(img)
        plt.show()
        plt.pause(0.5)
        plt.close()

        # bs, ncrops, c, h, w = inputs.shape
        # for n in range(ncrops):
        #     img_tensor = inputs[0, n, ...]  # C H W
        #     img = transform_invert(img_tensor, train_transform)
        #     plt.imshow(img)
        #     plt.show()
        #     plt.pause(1)

裁剪结果：

196*196，中心裁剪

设置transforms.CenterCrop(512) 时，输出：

超过224*224部分的区域用0像素点填充。

2. transforms.RandomCrop

在上述代码基础下做测试：
当设置 transforms.RandomCrop(224, padding=16) 时：

为什么左上角是黑色的？
因为pandding=16操作，使得图像尺寸扩大32(16 + 16)个像素点，大于原来的像素点（224），然后RandomCrop随机选择一个224*224大小的图像，如图所示，是选择图像的左上角。

当设置 transforms.RandomCrop(224, padding=(16, 64)) 时：

左右填充区域小，上下填充区域大。

当设置 transforms.RandomCrop(224, padding=16, fill=(255, 0, 0)) 时:

填充区域的RGB值为(255, 0, 0)，显示为红色。

当设置 transforms.RandomCrop(512, pad_if_needed=True) 时:

当size(512) 大于图像的尺寸（224）时，要设置 pad_if_needed=True，否则会报错。

当设置 transforms.RandomCrop(224, padding=64, padding_mode=‘edge’) 时：

扩充的像素点，是边缘像素点的值。

当设置transforms.RandomCrop(224, padding=64, padding_mode=‘reflect’)时：

进行镜像填充。

当设置 transforms.RandomCrop(1024, padding=1024, padding_mode=‘symmetric’) 时：

3. RandomResizedCrop

设置 transforms.RandomResizedCrop(size=224, scale=(0.5, 0.5)) 时：

裁剪图片大小50%的面积，然后resize到224*224。

4. FiveCrop

功能：在图像的上下左右及中心裁剪出尺寸为size的图片。

设置 transforms.FiveCrop(112)
会报错：TypeError: pic should be PIL Image or ndarray. Got

添加设置：

    transforms.FiveCrop(112)	
    transforms.Lambda(lambda crops: torch.stack([(transforms.ToTensor()(crop)) for crop in crops]))
	#transforms.ToTensor(),
	#transforms.Normalize(norm_mean, norm_std),

输出：

FiveCrop对图像进行左上角、右上角、左下角、右下角以及中心进行裁剪。

5. TenCrop

设置：

    transforms.TenCrop(112, vertical_flip=False),
    transforms.Lambda(lambda crops: torch.stack([(transforms.ToTensor()(crop)) for crop in crops])),

TenCrop是在FiveCrop的基础上进行水平翻转(vertical_flip=False),vertical_flip=True为垂直翻转

三、transforms——翻转、旋转 

1. RandomHorizontalFlip 

2. RandomVerticalFlip 

设置 transforms.RandomHorizontalFlip(p=1) 时：

水平翻转

设置 transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5) 时：

垂直翻转，概率p=50%

3. RandomRotation 

当设置 transforms.RandomRotation(90) 时：

在-90°到90°之间随机旋转。

当设置transforms.RandomRotation((90), expand=True) 时：

图像区域扩大，不丢失图像信息。

设置 transforms.RandomRotation(30, center=(0, 0)) ：

在左上角进行旋转，会丢失信息。

当设置 transforms.RandomRotation(30, center=(0, 0), expand=True), # expand only for center rotation：

expand 只对中心旋转有效。中心旋转和左上角旋转需要扩大的长度是不一样的，计算方法也不一样，expand方法是不能找回旋转中心不在中心位置的图片左上角丢失的信息。