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

1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/58511839