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【小白学PyTorch】7 最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解

开发技术 开发技术 3周前 (09-07) 15次浏览

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  • 1 基本函数
    • 1.1 Compose
    • 1.2 RandomChoice
    • 1.3 RandomOrder
  • 2 PIL上的操作
    • 2.1 中心切割CenterCrop
    • 2.2 随机切割RandomCrop
    • 2.3 随机比例切割
    • 2.4 颜色震颤ColorJitter
    • 2.5 随机旋转RandomRotation
    • 2.6 灰度化Grayscale
    • 2.7 size
    • 2.8 概率随机(常用)
  • 3 Tensor上的操作
    • 3.1 标准化Normalize
  • 4 PIL,Tensor转换函数
    • 4.1 ToPILImage
    • 4.2 ToTensor
  • 5 案例代码分析

老样子,先看官方对torchvision.transforms的介绍:
【小白学PyTorch】7 最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解

这个Transforms是常见的图像的转换(包含图像增强等), 然后不同的transforms可以通过Compose函数连接起来(类似于Sequence把网络层连接起来一样的感觉)。后面的是关于图像分割任务了的介绍,因为入门PyTorch主要是图像分类,所以后面先不提了。

1 基本函数

1.1 Compose

【代码】

torchvision.transforms.Compose(transforms)

【介绍】

将不同的transform压缩在一起,这是非常重要的函数

【代码举例】

transforms.Compose([
     transforms.CenterCrop(10),
     transforms.ToTensor(),
 ])

1.2 RandomChoice

【代码】

torchvision.transforms.RandomChoice(transforms)

【介绍】

用法和Compose相同,是在transform的list中随机选择1个transform进行执行。

1.3 RandomOrder

【代码】

torchvision.transforms.RandomOrder(transforms)

【介绍】

用法和Compose相同,是乱序list中的transform。


之前的课程提到了,在torchvision官方的数据集中,提供的数据是PIL格式的数据,然后我们需要转成FloatTensor形式的数据。因此这里图像增强的处理也分成在PIL图片上操作的和在FloatTensor张量上操作的两种


2 PIL上的操作

2.1 中心切割CenterCrop

【代码】

torchvision.transforms.CenterCrop(size)

【介绍】

以PIL图片中心为中心,进行图片切割。比较常用

参数
size (sequence or int) – 想要切割出多大的图片。如果size是一个整数,那么就切割一个正方形;如果是一个(height,width)的tuple,那么就切割一个长方形。

【代码举例】

transforms.Compose([
     transforms.CenterCrop(10),
     transforms.ToTensor(),
 ])

2.2 随机切割RandomCrop

【代码】

torchvision.transforms.RandomCrop(size, padding=None, pad_if_needed=False, fill=0, padding_mode='constant')

【介绍】

和CenterCrop类似,但是是随机选取中心进行切割的

参数

  • size也是可以是int可以是tuple(height,width)
  • padding就是是否对图片进行填充,你可以输入2元组,表示左右填充和上下填充,也可以输入四元组,表示左上右下的填充;
  • pad_if_needed是boolean,一般是True。随机选取如果选取的比较边缘,超出了边界,那么是否进行填充
  • fill (int),你选择填充的是0(黑色),还是255(白色)呢?这个尽在padding_mode=’constant’时有效
  • padding_mode表示填充的方法。有四种:‘constant’, ‘edge’, ‘reflect’ or ‘symmetric’ . 默认是constant常数填充。edge是填充边缘的那个像素值,一般效果比constant强一些,自己做的项目中;reflect和symmetric都是表示以边界为轴进行镜像的填充,区别在于:
    • reflect:[1,2,3,4,5]进行padding=2的时候,那么就是[3,2,1,2,3,4,5,4,3]
    • symmetric:[1,2,3,4,5]进行padding=2的时候,那么就是[2,1,1,2,3,4,5,5,4]
    • 区别是否重复边界的哪一个元素。两种方法差别不大。

2.3 随机比例切割

【代码】

torchvision.transforms.RandomResizedCrop(size, scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 1.3333), interpolation=2)

【介绍】

这个比较有意思,随机大小切割图片,然后再resize到设置的size大小。

参数中scale控制切割图片的大小是原图的比例,然后ratio控制切割图片的高宽比(纵横比),默认是从3/4 到 4/3。切割完成后再resize到设置的size大小。这个方法一般用在训练inception网络。

2.4 颜色震颤ColorJitter

【代码】

torchvision.transforms.ColorJitter(brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0)
【小白学PyTorch】7 最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解
【介绍】

随机修改亮度brightness,对比度contrast, 饱和度saturation,色相hue

参数

  • brightness (float or tuple (min, max)) – 如果输入是一个float,那么建议在选取一个小于1的浮点数。亮度系数会从区间([max(0, 1 – brightness), 1 + brightness])均匀选取,如果我使用这个,我设置brightness是0.1的话,那么这个系数就是([0.9,1.1])之间随机选取。如果输入时一个tuple的话,那么就是在 ([min,max]) 中选取。

  • contrast (float or tuple (min, max)) – 和上面一样,也是一个系数的选取。

  • saturation (float or tuple (min, max)) – 和上面一样,也是一个系数的选取。

  • hue (float or tuple (min, max)) – hue是色相。这里色相的取值应该小于0.5。如果输入时一个float,那么取值应该(0<= hue <= 0.5),系数在([-hue, hue]) 选取;如果是tuple,那么就是([min, max])

2.5 随机旋转RandomRotation

【代码】

torchvision.transforms.RandomRotation(degrees, resample=False, expand=False, center=None, fill=None)

【介绍】

就是随机的按照角度宣传图片

参数

  • degrees (int or tuple (min,max)) – 老规矩了,整数旋转角度就是[-int,int],tuple就是[min,max]

  • expand (bool, optional) – True就是让扩大图片,让图片可以包括所有内容(图片旋转的话,四个角的信息其实是旋转到了图片的外面,这个是扩大图片的像素尺寸,如果True在后面还要接一个resize的transforms); 默认是False,旋转后的图片和输入图片是同样的尺寸。

  • center (2-tuple, optional) – 可以设置成非图片中心的旋转

  • fill (n-tuple or int or float) – 设置填充像素值的,默认是0,一般也会选取0.

2.6 灰度化Grayscale

【代码】

torchvision.transforms.Grayscale(num_output_channels=1)

【介绍】

这个函数虽然不重要,但是会用的话可以提高变成速度哈哈。就是把图片转换成灰度的。

参数

  • num_output_channels (int) – 正常情况下灰度图片是单通道的,但是这里你可以设置成3,这样的话,会输出3个通道的灰度图片(三个通道的特征值相同),这样的话,你就不用修改torchvision的预训练模型中的输入接口了。(因为之前提到的,预训练模型使用ImageNet训练的,输入都是三通道彩色图)

2.7 size

【代码】

torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2)

【介绍】

把PIL图片resize成指定大小

【参数】

  • size (tuple(height,width) or int) – tuple的话就直接resize成指定大小;int的话,就按照比例,让图片的短边长度变成int大小。
  • interpolation (int, optional) – 插值方法,一般都使用默认的PIL.Image.BILINEAR双重线性插值。

2.8 概率随机(常用)

图像增强有:变成灰度,镜像,翻转,平移,旋转等。

【代码】

# 变成灰度,输入输出通道数默认相同
torchvision.transforms.RandomGrayscale(p=0.1)
# 随机水平翻转
torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)
# 随机竖直翻转
torchvision.transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5)

【参数】

  • p:表示执行这个transform的概率

3 Tensor上的操作

3.1 标准化Normalize

【代码】

torchvision.transforms.Normalize(mean, std, inplace=False)

【参数】

  • mean和std都是list,[mean_1,…,mean_n]和[std_1,…,std_n],n为通道数。每一个通道都应该有一个mean和std。计算的方法是,就是常用的那种:

(output[channel] = frac{(input[channel] – mean[channel]) } {std[channel]})

4 PIL,Tensor转换函数

4.1 ToPILImage

torchvision.transforms.ToPILImage(mode=None)

【介绍】

把一个tensor或者np的array转换成PIL。值得注意的是,如果输入时Tensor,那么维度应该是 C x H x W ,如果是numpy的话,是 H x W x C。 (这是一个一般不会出现,但是一旦出现很难想到的问题。)

4.2 ToTensor

torchvision.transforms.ToTensor

【介绍】

把PIL或者numpy转换成Tensor。PIL和Numpy (格式H x W x C,范围[0,255]),转换成Tensor(格式C x H x W,范围[0,1])

5 案例代码分析

from PIL import Image
from torchvision import transforms

def loadImage():
    # 读取图片
    im = Image.open("brunch.jpg")
    im = im.convert("RGB")
    im.show()
    return im
im = loadImage()

图片是我在英国留学的时候,有一道菜叫无花果土司,虽然不好吃但是好看,原图:
【小白学PyTorch】7 最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解

#从中心裁剪一个600*600的图像
output = transforms.CenterCrop(600)(im)
output.show()

【小白学PyTorch】7 最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解

# 从中心裁一个长为600,宽为800的图像
output = transforms.CenterCrop((600,800))(im)
output.show()

【小白学PyTorch】7 最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解

#随机裁剪一个600*600的图像
output = transforms.RandomCrop(600)(im)
output.show()

【小白学PyTorch】7 最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解

#随机裁剪一个600*800的图像
output = transforms.RandomCrop((600,800))(im)
output.show()

【小白学PyTorch】7 最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解

#从上、下、左、右、中心各裁一个300*300的图像
outputs = transforms.FiveCrop(300)(im)
outputs[4].show()

类似的图片,就不占用painful了

#p默认为0.5,这里设成1,那么就肯定会水平翻转
output = transforms.RandomHorizontalFlip(p=1.0)(im)
output.show()

【小白学PyTorch】7 最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解

output = transforms.RandomVerticalFlip(p=1)(im)
output.show()

【小白学PyTorch】7 最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解

#在(-30,30)之间选择一个角度进行旋转
output = transforms.RandomRotation(30)(im)
output.show()

【小白学PyTorch】7 最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解

#在60-90之间选择一个角度进行旋转
output = transforms.RandomRotation((60,90))(im)
output.show()

【小白学PyTorch】7 最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解

output = transforms.Resize((400,500))(im)
output.show()

这个图像一样就尺寸变小了,就不放图了。

trans = transforms.Compose([transforms.CenterCrop(300),
                            transforms.RandomRotation(30),
                            ])
output = trans(im)
output.show()

【小白学PyTorch】7 最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解


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