Pytorch中transforms的多种用法

本文对transforms.py中的各个预处理方法进行介绍和总结。主要从官方文档中总结而来,官方文档只是将方法陈列,没有归纳总结,顺序很乱,这里总结一共有四大类,方便大家索引:

裁剪——Crop
中心裁剪:transforms.CenterCrop
随机裁剪:transforms.RandomCrop
随机长宽比裁剪:transforms.RandomResizedCrop
上下左右中心裁剪:transforms.FiveCrop
上下左右中心裁剪后翻转,transforms.TenCrop

翻转和旋转——Flip and Rotation
依概率p水平翻转:transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)
依概率p垂直翻转:transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5)
随机旋转:transforms.RandomRotation

图像变换
resize:transforms.Resize
标准化:transforms.Normalize
转为tensor,并归一化至[0-1]:transforms.ToTensor
填充:transforms.Pad
修改亮度、对比度和饱和度:transforms.ColorJitter
转灰度图:transforms.Grayscale
线性变换:transforms.LinearTransformation()
仿射变换:transforms.RandomAffine
依概率p转为灰度图:transforms.RandomGrayscale
将数据转换为PILImage:transforms.ToPILImage
transforms.Lambda:Apply a user-defined lambda as a transform.

对transforms操作,使数据增强更灵活
transforms.RandomChoice(transforms), 从给定的一系列transforms中选一个进行操作
transforms.RandomApply(transforms, p=0.5),给一个transform加上概率,依概率进行操作
transforms.RandomOrder,将transforms中的操作随机打乱

一、 裁剪——Crop

1.随机裁剪:transforms.RandomCrop

class torchvision.transforms.RandomCrop(size, padding=None, pad_if_needed=False, fill=0, padding_mode=‘constant’)
功能:依据给定的size随机裁剪
参数:
size- (sequence or int),若为sequence,则为(h,w),若为int,则(size,size)
padding-(sequence or int, optional),此参数是设置填充多少个pixel。
当为int时,图像上下左右均填充int个,例如padding=4,则上下左右均填充4个pixel,若为3232,则会变成4040。
当为sequence时,若有2个数,则第一个数表示左右扩充多少,第二个数表示上下的。当有4个数时,则为左,上,右,下。
fill- (int or tuple) 填充的值是什么(仅当填充模式为constant时有用)。int时,各通道均填充该值,当长度为3的tuple时,表示RGB通道需要填充的值。
padding_mode- 填充模式,这里提供了4种填充模式,1.constant,常量。2.edge 按照图片边缘的像素值来填充。3.reflect,暂不了解。 4. symmetric,暂不了解。

2.中心裁剪:transforms.CenterCrop

class torchvision.transforms.CenterCrop(size)
功能:依据给定的size从中心裁剪
参数:
size- (sequence or int),若为sequence,则为(h,w),若为int,则(size,size)

3.随机长宽比裁剪 transforms.RandomResizedCrop

class torchvision.transforms.RandomResizedCrop(size, scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 1.3333333333333333), interpolation=2)
功能:随机大小,随机长宽比裁剪原始图片,最后将图片resize到设定好的size
参数:
size- 输出的分辨率
scale- 随机crop的大小区间,如scale=(0.08, 1.0),表示随机crop出来的图片会在的0.08倍至1倍之间。
ratio- 随机长宽比设置
interpolation- 插值的方法,默认为双线性插值(PIL.Image.BILINEAR)

4.上下左右中心裁剪:transforms.FiveCrop

class torchvision.transforms.FiveCrop(size)
功能:对图片进行上下左右以及中心裁剪,获得5张图片,返回一个4D-tensor
参数:
size- (sequence or int),若为sequence,则为(h,w),若为int,则(size,size)

5.上下左右中心裁剪后翻转: transforms.TenCrop

class torchvision.transforms.TenCrop(size, vertical_flip=False)
功能:对图片进行上下左右以及中心裁剪,然后全部翻转(水平或者垂直),获得10张图片,返回一个4D-tensor。
参数:
size- (sequence or int),若为sequence,则为(h,w),若为int,则(size,size)
vertical_flip (bool) - 是否垂直翻转,默认为flase,即默认为水平翻转

二、翻转和旋转——Flip and Rotation

6.依概率p水平翻转transforms.RandomHorizontalFlip

class torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)
功能:依据概率p对PIL图片进行水平翻转
参数:
p- 概率,默认值为0.5

7.依概率p垂直翻转transforms.RandomVerticalFlip

class torchvision.transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5)
功能:依据概率p对PIL图片进行垂直翻转
参数:
p- 概率,默认值为0.5

8.随机旋转:transforms.RandomRotation

class torchvision.transforms.RandomRotation(degrees, resample=False, expand=False, center=None)
功能:依degrees随机旋转一定角度
参数:
degress- (sequence or float or int) ,若为单个数,如 30,则表示在(-30,+30)之间随机旋转
若为sequence,如(30,60),则表示在30-60度之间随机旋转
resample- 重采样方法选择,可选 PIL.Image.NEAREST, PIL.Image.BILINEAR, PIL.Image.BICUBIC,默认为最近邻
expand- 扩大图片保持信息
center- 可选为中心旋转还是左上角旋转

三、图像变换

9.resize:transforms.Resize

class torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2)
功能:重置图像分辨率
参数:
size- If size is an int, if height > width, then image will be rescaled to (size * height / width, size),所以建议size设定为h*w
interpolation- 插值方法选择,默认为PIL.Image.BILINEAR

10.标准化:transforms.Normalize

class torchvision.transforms.Normalize(mean, std)
功能:对数据按通道进行标准化,即先减均值,再除以标准差,注意是 hwc

11.转为tensor:transforms.ToTensor

class torchvision.transforms.ToTensor
功能:将PIL Image或者 ndarray 转换为tensor,并且归一化至[0-1]
注意事项:归一化至[0-1]是直接除以255,若自己的ndarray数据尺度有变化,则需要自行修改。

12.填充:transforms.Pad

class torchvision.transforms.Pad(padding, fill=0, padding_mode=‘constant’)
功能:对图像进行填充
参数:
padding-(sequence or int, optional),此参数是设置填充多少个pixel。
当为int时,图像上下左右均填充int个,例如padding=4,则上下左右均填充4个pixel,若为3232,则会变成4040。
当为sequence时,若有2个数,则第一个数表示左右扩充多少,第二个数表示上下的。当有4个数时,则为左,上,右,下。
fill- (int or tuple) 填充的值是什么(仅当填充模式为constant时有用)。int时,各通道均填充该值,当长度为3的tuple时,表示RGB通道需要填充的值。
padding_mode- 填充模式,这里提供了4种填充模式,1.constant,常量。2.edge 按照图片边缘的像素值来填充。3.reflect,? 4. symmetric,?

13.修改亮度、对比度和饱和度:transforms.ColorJitter

class torchvision.transforms.ColorJitter(brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0)
功能:修改修改亮度、对比度和饱和度

14.转灰度图:transforms.Grayscale

class torchvision.transforms.Grayscale(num_output_channels=1)
功能:将图片转换为灰度图
参数:
num_output_channels- (int) ,当为1时,正常的灰度图,当为3时, 3 channel with r == g == b

15.线性变换:transforms.LinearTransformation()

class torchvision.transforms.LinearTransformation(transformation_matrix)
功能:对矩阵做线性变化,可用于白化处理! whitening: zero-center the data, compute the data covariance matrix
参数:
transformation_matrix (Tensor) – tensor [D x D], D = C x H x W

16.仿射变换:transforms.RandomAffine

class torchvision.transforms.RandomAffine(degrees, translate=None, scale=None, shear=None, resample=False, fillcolor=0)
功能:仿射变换

17.依概率p转为灰度图:transforms.RandomGrayscale

class torchvision.transforms.RandomGrayscale(p=0.1)
功能:依概率p将图片转换为灰度图,若通道数为3,则3 channel with r == g == b

18.将数据转换为PILImage:transforms.ToPILImage

class torchvision.transforms.ToPILImage(mode=None)
功能:将tensor 或者 ndarray的数据转换为 PIL Image 类型数据
参数:
mode- 为None时,为1通道, mode=3通道默认转换为RGB,4通道默认转换为RGBA

19.transforms.Lambda

Apply a user-defined lambda as a transform.
暂不了解,待补充。

四、对transforms操作,使数据增强更灵活
PyTorch不仅可设置对图片的操作,还可以对这些操作进行随机选择、组合

20.transforms.RandomChoice(transforms)

功能:从给定的一系列transforms中选一个进行操作,randomly picked from a list

21.transforms.RandomApply(transforms, p=0.5)

功能:给一个transform加上概率,以一定的概率执行该操作

22.transforms.RandomOrder

功能:将transforms中的操作顺序随机打乱

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