Pytorch使用transforms

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首先，這次講解的tansforms功能，通俗地講，類似於在計算機視覺流程裡的圖像預處理部分的數據增強。

transforms的原理：

說明：圖片（輸入）通過工具得到結果（輸出），這個工具，就是transforms模板工具,(tool=transforms.ToTensor()具體工具),使用工具result=tool(圖片)

在這裡插入圖片描述

tansforms的調用與使用，由下圖可得：

  • 先創建一個transforms.Tensor()，使用from torchvision import transforms調包
  • transforms去調init函數
  • init去調用真正的transforms類，裡面就有很多的方法（綠色五角星標註），例如：resize,ToTensor,CenterCrop（從這些方法可以看出，許多都是數據增強的方法）。

在這裡插入圖片描述

接下來，上代碼：

import os
from torchvision import transforms
from PIL import Image

root_path = "D:\\data\\basic\\Image"
label_path = "aligned"

# 1.獲取aligned第一張圖的名字
img_dir = os.path.join(root_path, label_path)
img_list = os.listdir(img_dir)
img_path = img_list[0]

# 2.獲取aligned第一張圖的路徑
img = os.path.join(root_path, label_path, img_path)

# 3.使用python自帶的PIL獲取圖片
img = Image.open(img)

# 4.將PIL利用transforms轉換成ToTensor
to_tensor = transforms.ToTensor()  # 創建totensor ()
img = to_tensor(img)  # 使用to_tensor直接將圖片的PIL轉化為tensor

print(img)
# transforms

代碼結果：

在這裡插入圖片描述

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