torchvision.transforms如何将图片变成300*300的 正方形，缺失的位置用白色填充

要将图像缩放成300x300的正方形并使用白色填充缺失的位置，可以使用以下代码：

import torch
from PIL import Image
from torchvision.transforms import functional as F

# 加载图像
img = Image.open('path/to/image.jpg')

# 将图像缩放成300x300的正方形
img = F.resize(img, 300)

# 创建一个300x300的白色图像
white_img = Image.new('RGB', (300, 300), (255, 255, 255))

# 将原始图像粘贴到白色图像中央
left = (300 - img.width) // 2
top = (300 - img.height) // 2
white_img.paste(img, (left, top))

# 将图像转换为 PyTorch 张量
tensor_img = F.to_tensor(white_img)

这里，我们使用`F.resize()`函数将图像缩放为300x300的正方形。然后，我们创建一个白色的300x300图像，并将原始图像粘贴到中央。最后，我们使用`F.to_tensor()`函数将图像转换为 PyTorch 张量。

相关问题

torchvision.transforms.Resize()函数将图片变成300*300的正方形

不完全正确。`torchvision.transforms.Resize()`函数将输入图像缩放到指定大小，可以是一个整数（如`300`），也可以是一个元组（如`(300, 400)`）。在缩放时，保持图像的长宽比不变。如果输入图像的长宽比与指定大小的长宽比不同，那么会按比例调整图像的长宽比，从而产生略微不同的图像形状。因此，如果输入图像的宽高比与指定大小的宽高比不同，则输出图像不是正方形。

train_augs = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(), torchvision.transforms.ToTensor()]) test_augs = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.ToTensor()])

这段代码是使用PyTorch中的torchvision库对数据进行预处理的代码。其中，train_augs和test_augs分别是训练集和测试集的预处理方式，具体包括：

- RandomHorizontalFlip：随机水平翻转，增加数据的多样性；
- ToTensor：将图片转换为Tensor格式，方便后续的模型输入。

通过预处理，可以使得数据更好地适应模型的要求，并且提高训练的效果。