动手学深度学习（pytorch土堆）-03常见的Transforms

Compose

transforms.Compose 是 PyTorch 中的一个函数，用于将多个图像变换操作组合在一起，形成一个变换流水线。这样可以将一系列的图像处理操作整合为一个步骤，便于对图像进行批量预处理或增强。

基本用法
transforms.Compose 接受一个列表，列表中的每个元素是一个变换操作。这些操作会按照给定的顺序依次作用在输入的图像上。

  Example:
        >>> transforms.Compose([
        >>>     transforms.CenterCrop(10),
        >>>     transforms.PILToTensor(),
        >>>     transforms.ConvertImageDtype(torch.float),
        >>> ])

#compose
trans_resize1=transforms.Resize((512,512))
trans_compose=transforms.Compose([trans_resize1,tensor_trans])
img_resize_1=trans_compose(img)

ToTensor

将图片变为Tensor数据类型

normalize(归一化)

计算公式：output[channel] = (input[channel] - mean[channel]（均值）) / std[channel]（标准差）

Normalize

print(tensor_img[0][0][0])
trans_norm=transforms.Normalize([0.5,0.5,0.5],[0.5,0.5,0.5])
img_norm= trans_norm(tensor_img)
print(img_norm[0][0][0])
writer.add_image("Noramlize",img_norm)
writer.close()

归一化图片前后对比

Resize

transforms.Resize 是 PyTorch 中 torchvision.transforms 模块的一个变换操作，用于调整图像的大小。它可以将输入图像调整为指定的尺寸，通常用于图像预处理以确保所有输入图像具有相同的尺寸，这对深度学习模型的输入非常重要。

size: 目标尺寸，可以是单个整数或一个元组 (height, width)。
如果是单个整数：将按保持宽高比的方式调整图像，较短的一边将被调整为该值。
如果是元组 (height, width)：将直接调整图像为指定的高度和宽度。

#Resize
print(img.size)
trans_resize=transforms.Resize((512,512))
img_resize =trans_resize(img)
img_resize_tensor=tensor_trans(img_resize)
print(img_resize_tensor)
writer.add_image("img_resize",img_resize_tensor,0)
writer.close()

整体代码

from PIL import Image
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import transforms
from torchvision.transforms import ToTensor

img_path="hymenoptera_data/train/ants/0013035.jpg"
img=Image.open(img_path)
writer=SummaryWriter("logs")
tensor_trans=ToTensor()
tensor_img=tensor_trans(img)#将img图片转换成tensor数据类型的图片
# print(tensor_img)
writer.add_image("img",tensor_img,2)

#Normalize
print(tensor_img[0][0][0])
trans_norm=transforms.Normalize([0.5,0.5,0.5],[0.5,0.5,0.5])
img_norm= trans_norm(tensor_img)
print(img_norm[0][0][0])
writer.add_image("Noramlize",img_norm,1)
#Resize
print(img.size)
trans_resize=transforms.Resize((512,512))
img_resize =trans_resize(img)
img_resize_tensor=tensor_trans(img_resize)
print(img_resize_tensor)
writer.add_image("img_resize",img_resize_tensor,0)
#compose
trans_resize1=transforms.Resize((512,512))
trans_compose=transforms.Compose([trans_resize1,tensor_trans])
img_resize_1=trans_compose(img)
writer.close()