def rotate_batch_image(batch_image, angle): rotateds = [] for img in batch_image: img = img * 0.5 + 0.5 pil_img = tf.to_pil_image(img.type(torch.FloatTensor)) img_rotated = tf.rotate(pil_img, angle=angle) # Image._show(img_rotated) img_rotated = (tf.to_tensor(img_rotated) - 0.5) / 0.5 rotateds.append(img_rotated) rotateds = torch.stack(rotateds, dim=0).cuda() return rotateds
时间: 2024-04-21 21:29:24 浏览: 258
这是一个用于旋转批量图像的Python函数,输入为一个批量图像数据(batch_image)和旋转角度(angle),输出为旋转后的批量图像数据(rotateds)。
具体实现如下:
1. 遍历批量图像数据中的每张图像。
2. 将每张图像中的像素值从[-1, 1]的范围转换到[0, 1]的范围。
3. 将每张图像转换成PIL的图像格式。
4. 使用PIL库的rotate函数对每张图像进行旋转,并指定旋转角度。
5. 将旋转后的图像再次转换成Tensor格式,并将像素值转换到[-1, 1]的范围。
6. 将旋转后的所有图像数据存储在一个列表中。
7. 使用torch.stack函数将所有旋转后的图像数据拼接成一个张量,并将其移动到GPU上。
8. 返回旋转后的批量图像数据。
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