pytorch transforms图像增强实现方法

Python
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2023-09-16
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目录
  • 一、前言
  • 二、图像处理
  • 下面为常见的图像变换
  • 1.原始图片
  • 2.调整图片大小transforms.Resize
  • 2.1.transforms.Resize(x)
  • 2.2.transforms.Resize([x, y])
  • 2.3关于图片的恢复
  • 3.图片裁剪
  • 3.1中心裁剪transforms.CenterCrop
  • 3.2随机裁剪transforms.RandomCrop(size,padding=None,pad_if_needed=False,fill=0,padding_mode='constant')
  • 3.3transforms.RandomResizedCrop
  • 4.图片翻转与旋转
  • 4.1.transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)水平翻转
  • 4.2transforms.RandomVerticalFlip垂直翻转
  • 4.3旋转transforms.RandomRotation
  • RandomRotation(degrees,resample=False,expand=False,center=None)
  • 参考博客与资料：

一、前言

在学习自己的项目发现自己有很多基础知识不牢，对于图像处理有点不太清楚，因此写下来作为自己的笔记，主要是我想自己动手写一下每一句代码到底做了什么，而不是单纯的我看了知道了它做了什么，说白了，不想停在看，而是要真正自己敲。

本文基于的是pytorch2.7.1

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 transforms

from 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()

图片大小(1024, 683)

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 transforms

from 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()

image = resize(image)

plt.imshow(image)

print(image.size)

plt.show()

图片大小(449, 300)

得到如下

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 transforms

from 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])

image = resize(image)

plt.imshow(image)

print(image.size)

plt.show()

图片大小（512， 300）

2.3关于图片的恢复

测试代码

from torchvision import transforms

from 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.size

resize = transforms.Resize([, 300])

image = resize(image)

resize = transforms.Resize([h, w])

image = resize2(image1)

plt.imshow(image)

print(image.size)

plt.show()

图片大小（1024， 683）

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 transforms

from PIL import Image

import matplotlib.pyplot as plt

transform = transforms.CenterCrop()

image_path= "./dog.jpg"

image = Image.open(image_path)

image = transform(image)

plt.imshow(image)

print(image.size)

plt.show()

image.save('./dog_clipping.jpg')

图片大小(512, 512)

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 transforms

import matplotlib.pyplot as plt

from PIL import Image

transform = transforms.RandomCrop(size=(, 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")

图片大小（512， 512）

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 transforms

import matplotlib.pyplot as plt

from PIL import Image

transform = transforms.RandomResizedCrop(size=(, 256),

                                         scale=(.08, 1),

                                         ratio=(/ 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")

图片大小（256， 256）

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 transforms

import matplotlib.pyplot as plt

from PIL import Image

transform = transforms.RandomHorizontalFlip(p=.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")

图片大小（1024， 683）

4.2transforms.RandomVerticalFlip垂直翻转

代码示例

from torchvision import transforms

import matplotlib.pyplot as plt

from PIL import Image

transform = transforms.RandomVerticalFlip(p=.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")

图片大小(1024, 683)

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 transforms

import matplotlib.pyplot as plt

from PIL import Image

transform = transforms.RandomRotation(degrees=,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")

图片大小(1214, 1203)

参考博客与资料：

Pytorch transforms.Resize()的简单用法

PyTorch 08：transforms 数据增强：裁剪、翻转、旋转

Pytorch中transforms.RandomResizedCrop()等图像操作

Illustration of transforms — Torchvision main documentation (pytorch.org)

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