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法學研究PyTorch – torchvision.transforms – RandomVerticalFlip()
我們使用**RandomVerticalFlip()**變換以給定機率隨機垂直翻轉影像。它是**torchvision.transforms**模組提供的眾多變換之一。此模組包含許多重要的變換，可用於對影像資料執行不同型別的操作。
**RandomVerticalFlip()**接受PIL影像和張量影像。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。
語法
torchvision.transforms.RandomVerticalFlip(p)(img)
如果**p** = 1，則返回垂直翻轉的影像。
如果**p** = 0，則返回原始影像。
如果**p**在(0,1)範圍內，則返回垂直翻轉影像的機率為p。
它以給定機率p隨機角度返回垂直翻轉的影像。
步驟
可以按照以下步驟以給定機率隨機角度垂直翻轉影像：
匯入所需的庫。在以下所有示例中，所需的Python庫為**torch、Pillow**和**torchvision**。確保您已安裝它們。
import torch import torchvision import torchvision.transforms as T from PIL import Image
讀取輸入影像。輸入影像是PIL影像或張量影像。
img = Image.open('mountain.jpg')定義一個變換，以給定機率p隨機垂直翻轉影像。這裡p = 0.25意味著任何輸入影像被垂直翻轉的機率為25%。
transform = T.RandomVerticalFlip(p = 0.25)
將上述定義的變換應用於輸入影像以垂直翻轉影像。
vflipped_img = transform(img)
顯示輸出影像。
vflipped_img.show()
輸入影像
此影像用作以下所有示例中的輸入檔案。
示例1
在這個程式中，我們將p設定為1，因此輸出影像將是垂直翻轉的影像。
# import the required libraries
import torch
import torchvision.transforms as T
from PIL import Image
# read the input image
img = Image.open('mountain.jpg')
# define a transform with probability = 1
# to vertically flip an image
transform = T.RandomVerticalFlip(p=1)
# apply the transform on input image
img = transform(img)
# display the flipped image
img.show()輸出
它將產生以下輸出：
.jpg)
請注意，由於我們將機率p設定為1，因此輸出影像是垂直翻轉的影像。
示例2
在這個示例中，我們將機率p設定為0.25，因此任何影像被垂直翻轉的機率為25%。
import torch
import torchvision.transforms as T
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
# read the input image
img = Image.open('mountain.jpg')
# define a transform with probability = 0.25
transform = T.RandomVerticalFlip(p=0.25)
# save four output images applying the above transform
imgs = [transform(img) for _ in range(4)]
# display these four output images
fig = plt.figure(figsize=(7,4))
rows, cols = 2,2
for j in range(0, len(imgs)):
fig.add_subplot(rows, cols, j+1)
plt.imshow(imgs[j])
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()輸出
它將產生以下輸出：
.jpg)
請注意，在四個輸出影像中，至少有一個影像被垂直翻轉。您可能會得到不同數量的垂直翻轉影像。
更新於：2022年1月6日
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