pytorch中的图像预处理操作

加载图像

读取图像

使用方法:
torchvision.datasets.ImageFolder()
class ImageFolder(root,transform=None,target_transform=None,loader=default_loader,is_valid_file=None)
root: 图像文件夹所在位置的上一级目录
transform: 对图像要做的操作，传入的是torchvision.transforms对象
loader: 图像加载方式，默认加载方式是RGB格式的PIL Image对象
is_valid_file: 检查图像是否损坏

PIL.Image模块

torchvision.transforms模块

函数名	参数	功能
transforms.Compose()	transforms:将要进行的变换	把所有要进行的变换组合起来
transform.CenterCrop()	tuple(height,weight)或size,size的情况下裁剪出的为正方形	在原图像中心裁剪出指定大小的图像
transforms.RandomResizedCrop()	size:大小	先将原图片裁剪为随机大小和宽高比，再将其缩减为为指定大小的图片
transform.FiveCrop()	size	将原PIL图片按中心和四角按指定的大小进行裁剪并得到五张图片
transform.TenCrop()	size,vertical_flip=False(or True)	在FIveCrop的基础上进行翻转(默认为水平翻转)得到十张图片
transforms.RandomHorizontalFlip()	p	对原始图像以给定的概率进行随机的水平翻转
transforms.ToTensor		将PIL Image对象转换为torch.FloatTensor形式并进行归一化
transforms.Normalize()	mean:均值；std:标准值	将tensor中的数据正则化，即output[channel]=(input[channel]-mean[channel])/std[channel]