pytorch transforms图像增强怎么实现

这篇文章主要介绍“PyTorch transfORMs图像增强怎么实现”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“pytorch transforms图像增强怎么实现”文章能帮助大家解决问题。

一、前言

本文基于的是pytorch3.7.1

二、图像处理

深度学习是由数据驱动的，而数据的数量和分布对于模型的优劣具有决定性作用，所以我们需要对数据进行一定的预处理以及数据增强，用于提升模型的泛化能力。

一般来说深度学习神经网络训练前都需要做数据增强 (Data Augmentation) 又称为数据增广、数据扩增，它是对 训练集 进行变换，使训练集更丰富，从而让模型更具 泛化能力。

下面为常见的图像变换

1.原始图片

显示图片，并读取图片大小

from torchvision import transformsfrom PIL import Image # 用于读取图片import  matplotlib.pyplot as plt # 用于显示图片image_path = './dog.jpg'image = Image.open(image_path)plt.imshow(image)print(image.size)plt.show()

2.调整图片大小transforms.Resize

2.1.transforms.Resize(x)

主要用于调整PILImage对象的尺寸大小，图片短边缩放至x，长宽比保持不变

将图片短边缩放至x，长宽比保持不变，上述图片执行transforms.Resize(300)

from torchvision import transformsfrom PIL import Image # 用于读取图片import  matplotlib.pyplot as plt # 用于显示图片# 图片显示，打印图片大小image_path = './dog.jpg'image = Image.open(image_path)resize = transforms.Resize(300)image1 = resize(image)plt.imshow(image1)print(image1.size)plt.show()

2.2.transforms.Resize([x, y])

同时指定图片长宽，这样会改变长宽比例但是不是裁剪，可以恢复

from torchvision import transformsfrom PIL import Image # 用于读取图片import  matplotlib.pyplot as plt # 用于显示图片# 图片显示，打印图片大小image_path = './dog.jpg'image = Image.open(image_path)resize = transforms.Resize([512, 300])image1 = resize(image)plt.imshow(image1)print(image1.size)plt.show()

2.3关于图片的恢复

测试代码

from torchvision import transformsfrom PIL import Image # 用于读取图片import  matplotlib.pyplot as plt # 用于显示图片# 图片显示，打印图片大小image_path = './dog.jpg'image = Image.open(image_path)w, h = image.sizeresize = transforms.Resize([512, 300])image1 = resize(image)resize2 = transforms.Resize([h, w])image2 = resize2(image1)plt.imshow(image2)print(image2.size)plt.show()

注意这里要使用transforms.Resize([h, w])

3.图片裁剪

3.1中心裁剪transforms.CenterCrop

作用：中心裁剪图片

主要参数:size，表示需要裁剪的图片大小

代码示例：

from torchvision import transformsfrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as plttransform = transforms.CenterCrop(512)image_path= "./dog.jpg"image = Image.open(image_path)image1 = transform(image)plt.imshow(image1)print(image1.size)plt.show()image1.save('./dog_clipping.jpg')

3.2随机裁剪transforms.RandomCrop(size,padding=None,pad_if_needed=False,fill=0,padding_mode='constant')

主要参数：

size：为需要裁剪的图片大小

padding:设置填充大小

大小为a：表示上下左右都填充a个元素

大小为（a, b）：表示左右填充a个元素，上下填充b个元素

大小为（a, b, c, d）:表示左上右下填充a, b, c, d个元素

pad_if_needed:若图像小于设定 size，则填充，此时该项需要设置为 True

padding_mode:填充模式，主要有四种

• constant：像素值由 fill 设定。

• edge：像素值由图像边缘像素决定。

• reflect：镜像填充，最后一个像素不镜像，例如 [1, 2, 3, 4] → [3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2]。

• symmetric：镜像填充，最后一个像素镜像，例如 [1, 2, 3, 4] → [2, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 3]。

fill:当填充模式为padding_mode的填充值

代码示例：

 from torchvision import transformsimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imagetransform = transforms.RandomCrop(size=(512, 512), padding=50, pad_if_needed=True, fill=0,padding_mode="constant")image_path = "./dog.jpg"image = Image.open(image_path)random_crop_image = transform(image)print(random_crop_image.size)plt.imshow(random_crop_image)plt.show()random_crop_image.save("./random_crop_image.jpg")

3.3transforms.RandomResizedCrop

RandomResizedCrop(size,scale=(0.08,1.0),ratio=(3/4,4/3),interpolation)

将给定图像随机裁剪为不同的大小和宽高比，然后缩放所裁剪得到的图像为制定的大小；

主要参数：

size:为最终图片要resize的大小

scale:为随机采样最少要覆盖原图的比例，在resize前

ratio:为随机采样宽高的比例，也在resize前

interpolation:插值方法

代码示例：

from torchvision import transformsimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imagetransform = transforms.RandomResizedCrop(size=(256, 256),                                         scale=(0.08, 1),                                         ratio=(3/ 4, 4/3),                                         interpolation=Image.NEAREST)image_path = "./dog.jpg"image = Image.open(image_path)random_resize_crop_image = transform(image)print(random_resize_crop_image.size)plt.imshow(random_resize_crop_image)plt.show()random_resize_crop_image.save("./dog_random_resize_crop.jpg")

4.图片翻转与旋转

4.1.transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)水平翻转

p为旋转的概率

代码示例：

from torchvision import transformsimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imagetransform = transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.7)image_path = "./dog.jpg"image = Image.open(image_path)RandomHorizontalFlip_image = transform(image)print(RandomHorizontalFlip_image.size)plt.imshow(RandomHorizontalFlip_image)plt.show()RandomHorizontalFlip_image.save("./RandomHorizontalFlip_image.jpg")

4.2transforms.RandomVerticalFlip垂直翻转

代码示例

from torchvision import transformsimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imagetransform = transforms.RandomVerticalFlip(p=0.8)image_path = "./dog.jpg"image = Image.open(image_path)RandomVerticalFlip_image = transform(image)print(RandomVerticalFlip_image.size)plt.imshow(RandomVerticalFlip_image)plt.show()RandomVerticalFlip_image.save("./RandomVerticalFlip_image.jpg")

4.3旋转transforms.RandomRotation

RandomRotation(degrees,resample=False,expand=False,center=None)

主要参数：

• degrees：旋转角度。

        当为 a 时，在 (-a, a) 之间随机选择旋转角度。

        当为 (a, b) 时，在 (a, b) 之间随机选择旋转角度。

• resample：重采样方法。

• expand：是否扩大图片，以保持原图信息。

• center：旋转点设置，默认中心旋转

代码示例：

from torchvision import transformsimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imagetransform = transforms.RandomRotation(degrees=90,resample=False, expand=True, center=None, fill=0)image_path = "./dog.jpg"image = Image.open(image_path)RandomRotation_image = transform(image)print(RandomRotation_image.size)plt.imshow(RandomRotation_image)plt.show()RandomRotation_image.save("./RandomRotation_image.jpg")

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