pytorch c++opencv数据预处理

这篇博客主要介绍了如何在C++和OpenCV中进行PyTorch的数据预处理,包括图像裁剪、遮挡、数据增强、人脸识别增强等操作。文章提到了从OpenCV的numpy数组转换到PIL图像的必要性,并探讨了减均值和除方差的预处理方法,对比了不同方式的效率和效果。此外,还讨论了C++环境下使用OpenCV进行相同操作的实现细节。

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目录

裁剪,遮挡,数据增强: 

人脸识别增强:

opencv需要转pil

减均值,除方差示例。

3种预处理比较

c++ opencv mat 减均值,除方差

c++ 减均值除方差方法2

opencv转pil,再转torch,数据没有变化,pil不会自动变为rgb格式,


裁剪,遮挡,数据增强: 

import torch as t
import numpy as np
import torchvision as tv
import matplotlib.pyplot as plt
from torchvision import transforms
from torchtoolbox.transform import Cutout
 
ROOT = '../pytorch/cifar-10'
BATCH_SIZE=128

train_transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),#每边填充4,把32^*32填充至40*40,再随机裁剪
    Cutout(0.5),#参数是遮挡的概率
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor()
])

人脸识别增强:


  self.transform = transform
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