CV【1】：transforms_from torchvision import transforms

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前言

图像变换往往是CV的第一步，合适的图像大小才能传入网络中进行训练以获得合适的结果
本文主要对TorchVision文档中包含的与transforms有关的方法进行分类以及解释，其包含的方法在裁剪板块给出，后续板块的方法的具体用法可参考裁剪板块

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1. 导入库

from torchvision import transforms
import PIL.Image as Image
import torch

image = Image.open("cat.png")
image.size, image.format, image.mode
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2. 裁剪

transforms.CenterCrop(size)
中心裁剪

• size (sequence or int)
  裁剪的预期输出尺寸
  • 如果size是一个int，会产生一个方形的裁剪（size, size）
  • 如果size是一个sequence，会产生对应大小的裁剪 (height, weight)

center_crop = transforms.CenterCrop(40)
image_crop = center_crop(image)
image_crop.size
1
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transforms.RandomCrop(size，padding = None，pad_if_needed = False，fill = 0，padding_mode ='constant')
随机裁剪

• size (sequence or int)
  裁剪的预期输出尺寸
  • 如果size是一个int，会产生一个方形的裁剪（size, size）
  • 如果size是一个sequence，会产生对应大小的裁剪 (height, weight)
• padding (sequence or int)
  参数代表在输入特征矩阵四周补值的情况，默认为0
  • int类型：在上下左右各补对应的输入的值的列的像素
  • tuple类型：分别设置上下和左右方向上的补充的像素的列，(x, y)
• pad_if_needed (boolean)
  如果图像小于所需大小，它将填充图像，以避免引发异常。
• fill
  恒定填充的像素填充值,默认值为0。如果是长度为3的元组，则分别用于填充R，G，B通道。
  仅当padding_mode为zeros时才使用此值。
• padding_mode
  补值的类型，默认为’zeros’
  • ‘zeros’：常量填充
  • ‘reflect’：镜像填充，即以矩阵中的某个行或列为轴，中心对称的padding到最外围。
  • ‘replicate’：重复填充，即直接使用边缘的像素值来填充
  • ‘circular’：循环填充，即从上到下进行无限的重复延伸

random_crop = transforms.RandomCrop(100, pad_if_needed=True)
image_crop = random_crop(image)
image_crop.size
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# 添加torch的随机种子，以保证图像和标签的随机剪裁区域一致
seed = torch.random.seed()
torch.random.manual_seed(seed)
random_crop = transforms.RandomCrop(300)
image_crop = random_crop(image)
image_crop.size
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transforms.RandomResizedCrop(size, scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 1.3333333333333333), interpolation=2)
随机长宽比裁剪

• size (sequence or int)
  裁剪的预期输出尺寸
  • 如果size是一个int，会产生一个方形的裁剪（size, size）
  • 如果size是一个sequence，会产生对应大小的裁剪 (height, weight)
• scale (float)
  裁剪的原始尺寸的大小范围
  默认值：是原始图像的0.08到1.0倍
• ratio (float)
  裁剪的原始宽高比的宽高比范围
  默认值：3/4到4/3倍
• interpolation (InterpolationMode)
  插值
  • 默认值为：InterpolationMode.BILINEAR
  • InterpolationMode.NEAREST, InterpolationMode.BILINEAR and InterpolationMode.BICUBIC

random_size_crop = transforms.RandomResizedCrop(100)
image_crop = random_size_crop(image)
image_crop.size
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transforms.FiveCrop(size)
图片的四个角和中心各截取一幅大小为 size 的图片

• size (sequence or int)
  裁剪的预期输出尺寸
  • 如果size是一个int，会产生一个方形的裁剪（size, size）
  • 如果size是一个sequence，会产生对应大小的裁剪 (height, weight)

five_crop = transforms.FiveCrop(40)
image_crop = five_crop(image)
image_crop
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3

transforms.TenCrop(size, vertical_flip=False)
将给定的PIL图像裁剪为四个角，中央裁剪加上这些的翻转版本（默认使用水平翻转）。
此转换返回图像元组，并且数据集返回的输入和目标数量可能不匹配。

• size (sequence or int)
  裁剪的预期输出尺寸
  • 如果size是一个int，会产生一个方形的裁剪（size, size）
  • 如果size是一个sequence，会产生对应大小的裁剪 (height, weight)
• vertical_flip（bool）
  水平翻转 / 垂直翻转

ten_crop = transforms.TenCrop(40)
image_crop = ten_crop(image)
image_crop
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2. 翻转和旋转

transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)
以给定的概率随机水平翻转给定的PIL图像

• p (float)
  概率，默认值为0.5
  即翻转的图片的部分在原图片中的占比

transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5)
以给定的概率随机竖直翻转给定的PIL图像

• p (float)
  概率，默认值为0.5
  即翻转的图片的部分在原图片中的占比

transforms.RandomRotation(degrees, resample=False, expand=False, center=None)
按角度随机旋转图像

• degrees（sequence or float or int）
  要选择的度数范围
  - 如果degrees是一个int，度数范围将是 (-degrees，+ degrees)
  - 如果degrees是一个像 (min，max) 这样的序列，度数范围将是(min，max)。
• resample ({PIL.Image.NEAREST ，PIL.Image.BILINEAR ，PIL.Image.BICUBIC})
  可选的重采样过滤器
• expand (bool，optional)
  可选的扩展标志。
  • 如果为true，则展开输出以使其足够大以容纳整个旋转图像
  • 如果为false或省略，则使输出图像与输入图像的大小相同。
  • 请注意，展开标志假定围绕中心旋转而不进行平移。
• center (2-tuple ，optional)
  可选的旋转中心。
  • 原点是左上角。默认值是图像的中心。

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3. 图像变换

transforms.Resize(size, interpolation=2)
将输入PIL图像的大小调整为给定大小

• size (sequence or int)
  裁剪的预期输出尺寸
  • 如果size是一个int，会产生一个方形的裁剪（size, size）
  • 如果size是一个sequence，会产生对应大小的裁剪 (height, weight)
• interpolation (InterpolationMode)
  插值
  • 默认值为：InterpolationMode.BILINEAR
  • InterpolationMode.NEAREST, InterpolationMode.BILINEAR and InterpolationMode.BICUBIC

transforms.Normalize(mean, std)
用平均值和标准偏差正则化张量图像

• mean（sequence）
  每个通道的均值序列。
• std（sequence）
  每个通道的标准偏差序列。

transforms.ToTensor
将PIL Image或者numpy.ndarray转换为tensor

• 如果PIL图像属于其中一种模式(L, LA, P, I, F, RGB, YCbCr, RGBA, CMYK, 1)
• 或者ndarray的dtype = np.uint8
• 则将PIL图像或numpy.ndarray(H x W x C)在[0, 255]范围内转换为形状(C x H x W)的Torch.FloatTensor

# 实例化一个ToTensor对象
to_tensor = transforms.ToTensor()
image_crop = to_tensor(image)
image_crop
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transforms.Pad(padding, fill=0, padding_mode='constant')

• padding (sequence or int)
  参数代表在输入特征矩阵四周补值的情况，默认为0
  • int类型：在上下左右各补对应的输入的值的列的像素
  • tuple类型：分别设置上下和左右方向上的补充的像素的列，(x, y)
• fill (int)
  恒定填充的像素填充值,默认值为0。如果是长度为3的元组，则分别用于填充R，G，B通道。
  仅当padding_mode为constant时才使用此值。
• padding_mode (str)
  补值的类型，默认为’constant’
  • ‘constant’：常量填充
  • ‘reflect’：镜像填充，即以矩阵中的某个行或列为轴，中心对称的padding到最外围。
  • ‘replicate’：重复填充，即直接使用边缘的像素值来填充
  • ‘circular’：循环填充，即从上到下进行无限的重复延伸

transforms.ColorJitter(brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0)
随机更改图像的亮度，对比度和饱和度

• brightness / 亮度 (float or tuple(min, max))
  • 两种范围
    • [max(0,1-brightness), 1+brightness]
    • [min，max]
  • 从上面两种范围均匀地选择brightness_factor
• contrast / 对比度 (float or tuple(min, max))
  • 两种范围
    • [max(0,1-contrast), 1+contrast]
    • [min，max]
  • 从上面两种范围均匀地选择contrast_factor
• saturation / 饱和度 (float or tuple(min, max))
  • 两种范围
    • [max(0,1-saturation), 1+saturation]
    • [min，max]
  • 从上面两种范围均匀地选择saturation_factor
• hue / 色调 (float or tuple(min, max))
  • 两种范围
    • [max(0,1-hue), 1+hue]
    • [min，max]
  • 从上面两种范围均匀地选择hue_factor

transforms.Grayscale(num_output_channels=1)
将图像转换为灰度

• num_output_channels (int)
  • If num_output_channels == 1 : returned image is single channel
  • If num_output_channels == 3 : returned image is 3 channel with r == g == b

transforms.RandomGrayscale(p=0.1)
根据概率p随机将图像转换为灰度图

• p (float)
  • 图像被转换为灰度的概率
• 输出的维度由输入的维度决定
  • If input image is 1 channel: grayscale version is 1 channel
  • If input image is 3 channel: grayscale version is 3 channel with r == g == b

transforms.LinearTransformation(transformation_matrix)
用一个方形的变换矩阵和一个离线计算的平均矢量来变换张量图像。这种转换不支持PIL图像。给定transformation_matrix和mean_vector，将把torch.*Tensor放平，并从其中减去mean_vector，然后计算与transformation矩阵的点乘，再把tensor重塑为原来的形状。

• transformation_matrix (Tensor) – tensor [D x D], D = C x H x W
• mean_vector (Tensor) – tensor [D], D = C x H x W

transforms.RandomAffine(degrees, translate=None, scale=None, shear=None, interpolation=<InterpolationMode.NEAREST: 'nearest'>, fill=0, fillcolor=None, resample=None, center=None)
图像保持中心不变，进行随机的随机仿射变换

• degrees（sequence or float or int）
  要选择的度数范围
  - 如果degrees是一个int，度数范围将是 (-degrees，+ degrees)
  - 如果degrees是一个像 (min，max) 这样的序列，度数范围将是(min，max)。
• translate (tuple, optional)
  水平和垂直平移的最大绝对分数的元组
  • 在-img_width * a < dx < img_width * a的范围内随机采样水平位移
  • 在-img_height * b < dy < img_height * b的范围内随机采样竖直位移
• scale (tuple)
  裁剪的原始尺寸的大小范围
• shear (sequence or int or float, optional)
  可选择的度数范围
  • int or float，在x轴上取(-shear, +shear)
  • sequence，
    • 2个值，在x轴上取(min, max)
    • 4个值，在x轴上取(min_x, max_x)，在y轴上取(min_y, max_y)
• interpolation (InterpolationMode)
  插值（已不使用）
  • 默认值为：InterpolationMode.BILINEAR
  • InterpolationMode.NEAREST, InterpolationMode.BILINEAR and InterpolationMode.BICUBIC
• fill (int)
  恒定填充的像素填充值,默认值为0。如果是长度为3的元组，则分别用于填充R，G，B通道。
• fillcolor (sequence)
  输出图像中变换外部区域的可选填充颜色 (R, G, B)
• resample ({PIL.Image.NEAREST ，PIL.Image.BILINEAR ，PIL.Image.BICUBIC})
  可选的重采样过滤器
• center (2-tuple ，optional)
  可选的旋转中心。
  • 原点是左上角。默认值是图像的中心。

transforms.ToPILImage(mode=None)
将张量或ndarray转换成PIL图像

• 将形状为C x H x W的Torch.*Tensor或形状为H x W x C的numpy ndarray转换为PIL图像，同时保留数值范围。

transforms.Lambda(lambd)
应用一个用户定义的lambda作为一个转换

• lambd (function)
  • Lambda/function to be used for transform.

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4. 对transforms操作

transforms.Compose(transforms)
将几个变换组合在一起

• transforms (list of Transform objects)

transforms.Compose([
    transforms.CenterCrop(10),
    transforms.PILToTensor(),
    transforms.ConvertImageDtype(torch.float),
])
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transforms.RandomChoice(transforms)
应用从列表中随机抽取的单个转换

transforms.RandomApply(transforms, p=0.5)
以给定的概率随机地应用一个变换列表

• 为了编写转换脚本，请使用torch.nn.ModuleList作为输入
• transforms (list of Transform objects)
• p (float)
  概率

transforms.RandomOrder(transforms)
以随机的顺序应用一系列的变换。

• transforms (list of Transform objects)
  以随机的顺序应用

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总结

参考自 PyTorch 学习笔记（三）：transforms的二十二个方法