PyTorch--transforms的二十二个方法

最新推荐文章于 2023-12-24 00:30:16 发布

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#pytorch #python #计算机视觉

本文详细介绍了PyTorch中用于图像数据增强的各种变换，包括随机裁剪、中心裁剪、随机长宽比裁剪、翻转和旋转等，以及如何通过这些变换实现更灵活的数据增强策略，如RandomChoice、RandomApply和RandomOrder，以提高模型训练的鲁棒性。

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一、裁剪——Crop

1.随机裁剪：transforms.RandomCrop

class torchvision.transforms.RandomCrop(size, padding=None, pad_if_needed=False, fill=0, padding_mode=‘constant’)
功能：依据给定的size随机裁剪
参数：
size- (sequence or int)，若为sequence,则为(h,w)，若为int，则(size,size)
padding-(sequence or int, optional)，此参数是设置填充多少个pixel。
当为int时，图像上下左右均填充int个，例如padding=4，则上下左右均填充4个pixel，若为3232，则会变成4040。
当为sequence时，若有2个数，则第一个数表示左右扩充多少，第二个数表示上下的。当有4个数时，则为左，上，右，下。
fill- (int or tuple) 填充的值是什么（仅当填充模式为constant时有用）。int时，各通道均填充该值，当长度为3的tuple时，表示RGB通道需要填充的值。
padding_mode- 填充模式，这里提供了4种填充模式，1.constant，常量。2.edge 按照图片边缘的像素值来填充。3.reflect，暂不了解。 4. symmetric，暂不了解。

2.中心裁剪：transforms.CenterCrop

class torchvision.transforms.CenterCrop(size)
功能：依据给定的size从中心裁剪
参数：
size- (sequence or int)，若为sequence,则为(h,w)，若为int，则(size,size)

3.随机长宽比裁剪：transforms.RandomResizedCrop

class torchvision.transforms.RandomResizedCrop(size, scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 1.3333333333333333), interpolation=2)
功能：随机大小，随机长宽比裁剪原始图片，最后将图片resize到设定好的size
参数：
size- 输出的分辨率
scale- 随机crop的大小区间，如scale=(0.08, 1.0)，表示随机crop出来的图片会在的0.08倍至1倍之间。
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)

4.上下左右中心裁剪：transforms.FiveCrop

class torchvision.transforms.FiveCrop(size)
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)

5.上下左右中心裁剪后翻转: transforms.TenCrop

class torchvision.transforms.TenCrop(size, vertical_flip=False)
功能：对图片进行上下左右以及中心裁剪，然后全部翻转（水平或者垂直），获得10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)
vertical_flip (bool) - 是否垂直翻转，默认为flase，即默认为水平翻转

二、翻转和旋转——Flip and Rotation

6.依概率p水平翻转：transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)

class torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)
功能：依据概率p对PIL图片进行水平翻转
参数：
p- 概率，默认值为0.5

7.依概率p垂直翻转：transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5)

class torchvision.transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5)
功能：依据概率p对PIL图片进行垂直翻转
参数：
p- 概率，默认值为0.5

8.随机旋转：transforms.RandomRotation

class torchvision.transforms.RandomRotation(degrees, resample=False, expand=False, center=None)
功能：依degrees随机旋转一定角度
参数：
degress- (sequence or float or int) ，若为单个数，如 30，则表示在（-30，+30）之间随机旋转
若为sequence，如(30，60)，则表示在30-60度之间随机旋转
resample- 重采样方法选择，可选 PIL.Image.NEAREST, PIL.Image.BILINEAR, PIL.Image.BICUBIC，默认为最近邻
expand- ?
center- 可选为中心旋转还是左上角旋转

三、图像变换

9.resize：transforms.Resize

class torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2)
功能：重置图像分辨率
参数：
size- If size is an int, if height > width, then image will be rescaled to (size * height / width, size)，所以建议size设定为h*w
interpolation- 插值方法选择，默认为PIL.Image.BILINEAR

10.标准化：transforms.Normalize

class torchvision.transforms.Normalize(mean, std)
功能：对数据按通道进行标准化，即先减均值，再除以标准差，注意是 hwc

11.转为tensor，并归一化至[0-1]：transforms.ToTensor

class torchvision.transforms.ToTensor
功能：将PIL Image或者 ndarray 转换为tensor，并且归一化至[0-1]
注意事项：归一化至[0-1]是直接除以255，若自己的ndarray数据尺度有变化，则需要自行修改。

12.填充：transforms.Pad

class torchvision.transforms.Pad(padding, fill=0, padding_mode=‘constant’)
功能：对图像进行填充
参数：
padding-(sequence or int, optional)，此参数是设置填充多少个pixel。
当为int时，图像上下左右均填充int个，例如padding=4，则上下左右均填充4个pixel，若为3232，则会变成4040。
当为sequence时，若有2个数，则第一个数表示左右扩充多少，第二个数表示上下的。当有4个数时，则为左，上，右，下。
fill- (int or tuple) 填充的值是什么（仅当填充模式为constant时有用）。int时，各通道均填充该值，当长度为3的tuple时，表示RGB通道需要填充的值。
padding_mode- 填充模式，这里提供了4种填充模式，1.constant，常量。2.edge 按照图片边缘的像素值来填充。3.reflect， 4. symmetric，

13.修改亮度、对比度和饱和度：transforms.ColorJitter

class torchvision.transforms.ColorJitter(brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0)
功能：修改修改亮度、对比度和饱和度

14.转灰度图：transforms.Grayscale

class torchvision.transforms.Grayscale(num_output_channels=1)
功能：将图片转换为灰度图
参数：
num_output_channels- (int) ，当为1时，正常的灰度图，当为3时， 3 channel with r == g == b

15.线性变换：transforms.LinearTransformation()

class torchvision.transforms.LinearTransformation(transformation_matrix)
功能：对矩阵做线性变化，可用于白化处理！ whitening: zero-center the data, compute the data covariance matrix
参数：
transformation_matrix (Tensor) – tensor [D x D], D = C x H x W