資料結構
網路
關係資料庫管理系統 (RDBMS)
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C語言程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
服裝設計
法學PyTorch – 如何以給定機率隨機反轉影像顏色？
**RandomInvert()** 變換以給定機率隨機反轉影像的顏色。**torchvision.transforms** 模組提供了許多重要的變換，可用於對影像資料執行不同型別的操作。
**RandomInvert()** 接受 PIL 影像和張量影像或張量影像批次。張量影像是一個形狀為 [**3, H, W**] 的 PyTorch 張量，其中 H 是影像高度，W 是影像寬度。張量影像批次也是一個 torch 張量，形狀為 [**B, 3, H, W**]，其中 B 是批次中的影像數量。
語法
torchvision.transforms.RandomInvert(p)(img)
它以給定機率 p 返回隨機顏色反轉的影像。
如果 **p** = 1，則返回顏色反轉的影像。
如果 **p** = 0，則返回原始影像。
如果 **p** 在 (0,1) 範圍內，則返回隨機顏色反轉影像的機率為 p。
img 是輸入的 PIL 影像或張量影像。
步驟
我們可以使用以下步驟以給定機率隨機反轉輸入影像的顏色：
匯入所需的庫。在以下所有示例中，所需的 Python 庫為 **torch、Pillow** 和 **torchvision**。確保你已安裝它們。
import torch import torchvision import torchvision.transforms as T from PIL import Image
讀取輸入影像。輸入影像為 PIL 影像或 torch 張量。
img = Image.open('stairs.jpg')定義一個變換，以給定機率 p 隨機反轉原始輸入影像的顏色。
transform = T.RandomInvert(p = 0.25)
將上述定義的變換應用於輸入影像以反轉輸入影像的顏色。
inverted_img = transform(img)
顯示隨機顏色反轉的影像。
inverted_img.show()
輸入影像
此影像在以下所有示例中用作輸入檔案。
示例 1
在此程式中，我們將機率設定為 1，以便輸出肯定是一張顏色反轉的影像。
# import the required libraries
import torch
import torchvision.transforms as T
from PIL import Image
# read the input image
img = Image.open('stairs.jpg')
# define a transform to randomly invert
# the color with probability=1
transform = T.RandomInvert(p=1)
# apply the above transform on input image
img = transform(img)
img.show()輸出
它將產生以下輸出：
.jpg)
示例 2
讓我們來看另一個例子：
import torch
import torchvision.transforms as T
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
# read the input image
img = Image.open('stairs.jpg')
# define transform with probability = 0.25
transform = T.RandomInvert(p=0.25)
# apply the transform four times
invert_imgs = [transform(img) for _ in range(4)]
fig = plt.figure(figsize=(7,4))
rows, cols = 2,2
for j in range(0, len(invert_imgs)):
fig.add_subplot(rows, cols, j+1)
plt.imshow(invert_imgs[j])
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()輸出
它將產生以下輸出：
.jpg)
在上面的輸出中，注意，在四張影像中，至少有一張影像的顏色被反轉，因為我們將機率設定為 0.25。
更新於：2022年1月6日
614 次瀏覽
廣告