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法律研究PyTorch – 如何將影像調整到指定大小？
Resize() 變換將輸入影像調整到指定大小。它是 torchvision.transforms 模組提供的變換之一。Resize() 接受 PIL 和張量影像。張量影像是一個形狀為 [C, H, W] 的 torch 張量，其中 C 是通道數，H 是影像高度，W 是影像寬度。
此變換還接受一批張量影像，它是一個形狀為 [B, C, H, W] 的張量，其中 B 是批次中的影像數量。如果影像既不是 PIL 影像也不是張量影像，則我們首先將其轉換為張量影像，然後應用 Resize() 變換。
語法
torchvision.transforms.Resize(size)(img)
引數
Size – 將輸入影像調整到的尺寸。size 是一個類似 (h, w) 的序列，其中 h 和 w 分別是輸出影像的高度和寬度。如果 size 是一個整數，則調整大小後的影像將是正方形影像。
它返回一個指定大小的調整大小後的影像。
步驟
我們可以使用以下步驟將輸入影像調整到指定大小。
匯入所需的庫。在以下所有示例中，所需的 Python 庫是 torch、Pillow 和 torchvision。確保您已安裝它們。
import torch import torchvision import torchvision.transforms as T from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt
讀取輸入影像。輸入影像可以是 PIL 影像或 torch 張量或一批 torch 張量。
img = Image.open('lounge.jpg')
定義一個變換，將影像調整到指定大小。例如，對於矩形裁剪，給定大小為 (300,350)，對於正方形裁剪，給定大小為 250。根據您的需要更改裁剪大小。
# transform for rectangular resize transform = T.Resize((300,350)) # transform for square resize transform = T.Resize(250)
將上面定義的變換應用於輸入影像，以調整輸入影像的大小。
resized_img = transform(img)
顯示調整大小後的影像。
plt.imshow(resized_img)
輸入影像
此影像用作以下所有示例中的輸入檔案。
示例 1
輸入影像調整為 (300, 350)。原始影像大小為 (700,700)
# import the required libraries
import torch
import torchvision.transforms as T
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
# read the input image
img = Image.open('lounge.jpg')
# compute the size(width, height) of image
size = img.size
print("Size of the Original image:", size)
# define transformt o resize the image with given size
transform = T.Resize(size = (250,450))
# apply the transform on the input image
img = transform(img)
print("Size after resize:", img.size)
plt.imshow(img)
plt.show()輸出
它將返回調整大小後的影像，並在控制檯上列印原始影像和輸出影像的大小。
Size of the Original image: (640, 427) Size after resize: (450, 250)
.jpg)
示例 2
讓我們看另一個例子 -
import torch
import torchvision.transforms as T
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
img = Image.open('lounge.jpg')
size = img.size
print("Size of Original image:", size)
transform = T.Resize(size = (400,200))
img = transform(img)
plt.imshow(img)
print("Size after resize:", img.size)
plt.show()輸出
它將產生以下輸出 -
.jpg)
Size of the Original image: (640, 427) Size after resize: (200, 400)
更新於: 2022年1月6日
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