torchvision.transforms

torchvision.transforms是pytorch中的图像预处理包,用于常见的一些图形变换

Crop

随机裁剪：transforms.RandomCrop

torchvision.transforms.RandomCrop（size，padding = None，pad_if_needed = False，fill = 0，padding_mode ='constant' ）

• size（sequence 或int） - 作物的所需输出大小。如果size是int而不是像（h，w）这样的序列，则进行正方形裁剪（大小，大小）
• padding（int或sequence ，optional） - 图像每个边框上的可选填充。默认值为None，即无填充。如果提供长度为4的序列，则它用于分别填充左，上，右，下边界。如果提供长度为2的序列，则分别用于填充左/右，上/下边界
• pad_if_needed（boolean） - 如果小于所需大小，它将填充图像以避免引发异常。由于在填充之后完成裁剪，因此填充似乎是在随机偏移处完成的。
• fill - 恒定填充的像素填充值。默认值为0.如果长度为3的元组，则分别用于填充R，G，B通道。仅当padding_mode为常量时才使用此值.
• padding_mode-填充类型。应该是：恒定，边缘，反射或对称。默认值是常量。
  • 常量：具有常量值的焊盘，该值用填充指定
  • edge：填充图像边缘的最后一个值
  • 反射：具有图像反射的垫（不重复边缘上的最后一个值）,填充[1,2,3,4]在反射模式下两侧有2个元素将导致[3,2,1,2,3,4,3,2]
  • 对称：具有图像反射的垫（重复边缘上的最后一个值）,填充[1,2,3,4]在对称模式下两侧有2个元素将导致[2,1,1,2,3,4,4,3]

中心裁剪：transforms.CenterCrop

torchvision.transforms.CenterCrop(size) 

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)

随机长宽比裁剪 transforms.RandomResizedCrop

torchvision.transforms.RandomResizedCrop(size, scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 1.3333333333333333), interpolation=2)

将给定的PIL图像裁剪为随机大小和宽高比。
将原始图像大小变成随机大小（默认值：是原始图像的0.08到1.0倍）和随机宽高比（默认值：3/4到4/3倍）。这种方法最终调整到适当的大小。这通常用于训练Inception网络。

• size - 每条边的预期输出大小
• scale - 裁剪的原始尺寸的大小范围
• ratio - 裁剪的原始宽高比的宽高比范围
• interpolation - 默认值：PIL.Image.BILINEAR

Flip and Rotation

依概率p水平翻转transforms.RandomHorizontalFlip

torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)

依概率p垂直翻转transforms.RandomVerticalFlip

torchvision.transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5)

随机旋转：transforms.RandomRotation

torchvision.transforms.RandomRotation(degrees, resample=False, expand=False, center=None)

按角度旋转图像。

• degrees（sequence 或float或int） -要选择的度数范围。如果degrees是一个数字而不是像（min，max）这样的序列，则度数范围将是（-degrees，+ degrees）。
• resample（{PIL.Image.NEAREST ，PIL.Image.BILINEAR ，PIL.Image.BICUBIC} ，可选） - 可选的重采样过滤器。请参阅过滤器以获取更多信 如果省略，或者图像具有模式“1”或“P”，则将其设置为PIL.Image.NEAREST。
• expand（bool，optional） - 可选的扩展标志。如果为true，则展开输出以使其足够大以容纳整个旋转图像。如果为false或省略，则使输出图像与输入图像的大小相同。请注意，展开标志假定围绕中心旋转而不进行平移。
• center（2-tuple ，optional） - 可选的旋转中心。原点是左上角。默认值是图像的中心。

图像变换

transforms.Resize

torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2)

将输入PIL图像的大小调整为给定大小。

• size（sequence 或int） -所需的输出大小。如果size是类似（h，w）的序列，则输出大小将与此匹配。如果size是int，则图像的较小边缘将与此数字匹配。即，如果高度>宽度，则图像将重新缩放为（尺寸*高度/宽度，尺寸）
• interpolation（int，optional） - 所需的插值。默认是 PIL.Image.BILINEAR

transforms.Normalize

torchvision.transforms.Normalize(mean, std)

transforms.ToTensor

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。

Compose()

一般使用torchvision.transforms.Compose()类串联多个transform操作

data_transform = {
        "train": transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(224),
                                     transforms.RandomHorizontalFlip(),
                                     transforms.ToTensor(),
                                     transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])]),
        "val": transforms.Compose([transforms.Resize(256),
                                   transforms.CenterCrop(224),
                                   transforms.ToTensor(),
                                   transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])])}