常见的图像处理操作函数与功能
本文将介绍常见的图像处理(尤其是数据集处理的重要操作)的常见名称,用语,作用等。面向小白用户。
首先介绍python中用于处理图片的库:PIL
PIL (Python Image Library) 是 Python 平台处理图片的事实标准,兼具强大的功能和简洁的 API。
# 1. 转换类(一般是图像与Tensor之间的转换)
- ToTensor():将一个PIL图像转换为tensor。即,(H*W*C)范围在[0,255]的PIL图像 转换为 (C*H*W)范围在[0,1]的torch.tensor。
- ToPILImage():将torch.tensor 转换为PIL图像。
# 2. Normalize()
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ,是用均值(0.5, 0.5, 0.5)和标准差(0.5, 0.5, 0.5)对图像做归一化处理。
# 3. Resize()
把给定的图片resize到给定的尺寸。
# 4.
# 5. Crop类(裁剪类)
CenterCrop():以输入图的中心点为中心做指定size的裁剪操作。
RandomCrop():以输入图的随机位置为中心做指定size的裁剪操作。
RandomResizedCrop: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(有一个参数n)。
FiveCrop: 从一张输入图像中裁剪出5张指定size的图像,包括4个角的图像和一个中心。
TenCrop:剪出10张指定size的图像。做法是在FiveCrop的基础上,再将输入图像进行水平或竖直翻转,然后进行FiveCrop操作,这样一张图像可得到10张crop图像。
# 6. Flip类(翻转类)
RandomHorizontalFlip:以0.5概率水平翻转给定的PIL图像。
RandomVerticalFlip:以0.5概率竖直翻转给定的PIL图像。
# 7. 转换灰度(Gray)类
Grayscale:将给定图像转换为灰度图像。
RandomGrayscale:将图像以指定的概率转换为灰度图像。
# 8. Pad
对给定图像的所有边用的“padding”个像素用“fill”值填充。
# 9. ColorJitter
修改图像的亮度,对比度,饱和度和色度。
# 10. Lambda
做其参数指定的变换。
# Augmenter
# Sampler
# 参考文章
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/58511839
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上次更新: 2021/06/03, 14:04:20