img1 = np.array(img) img2 = torchvision.transforms.ToTensor()(img1) apply(img2, torchvision.transforms.RandomErasing(p=0.9, scale=(0.02, 0.33), ratio=(0.3, 3.3), value='random'),"zg10_") 如何使得img的属性不变

由于 `img2` 是通过 `ToTensor()` 转换得到的，因此它已经不再是 `PIL.Image` 类型的数据，而是 `torch.Tensor` 类型的数据。如果要保留原始图像 `img` 的属性，可以在 `apply` 函数内部对 `img` 进行备份，并在函数返回时将备份更新为变换后的图像，如下所示：

def apply(img, transform, prefix):
    img_copy = img.copy()  # 备份原始图像
    img_tensor = torchvision.transforms.ToTensor()(img_copy)  # 将图像转换为 Tensor
    transformed_tensor = transform(img_tensor)  # 对 Tensor 进行变换
    transformed_img = torchvision.transforms.ToPILImage()(transformed_tensor)  # 将 Tensor 转换为 PIL.Image
    # 对变换后的图像进行处理，如保存、显示等
    # ...
    img_copy = transformed_img.copy()  # 更新备份为变换后的图像
    return transformed_img

这样就能保留原始图像的属性，并且在变换后得到变换后的图像。

相关问题

img1 = np.array(img) img2 = torchvision.transforms.ToTensor()(img1)如何使得img的值与属性不变

可以通过使用`torchvision.transforms.Normalize`函数来将图像进行规范化，使得图像的属性不变。

具体操作步骤如下：

1. 定义一个`transforms.Compose`对象，将`ToTensor()`和`Normalize()`函数添加到该对象中。

transforms = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor(),
                                              torchvision.transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                                                                               std=[0.229, 0.224, 0.225])])

2. 使用定义好的`transforms`对象来对图像进行处理。

img1 = np.array(img)
img2 = transforms(img1)

这样处理后，图像的值和属性都不会发生改变。其中，`mean`和`std`是在ImageNet数据集上计算得到的均值和标准差。如果你的图像不是基于ImageNet数据集训练的，可以使用其他数据集的均值和标准差来进行规范化。

dataset_transform = torchvision.transforms.Compose()

`dataset_transform = torchvision.transforms.Compose()`是一个用于定义数据集转换的函数。它可以将多个数据集转换操作组合在一起，以便在加载数据集时应用这些转换操作。

以下是一个示例，展示如何使用`torchvision.transforms.Compose()`来定义数据集转换：

import torchvision.transforms as transforms

# 定义数据集转换操作
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(400),
    transforms.ToTensor()
])

# 在加载数据集时应用转换操作
dataset_transform = torchvision.datasets.FashionMNIST(
    root='./data',
    train=True,
    transform=transform,
    download=True
)

在上述示例中，`transforms.RandomCrop(400)`表示对图像进行随机裁剪，将其大小调整为400x400像素。`transforms.ToTensor()`表示将图像转换为张量格式。