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
时间: 2024-03-07 15:47:01 浏览: 22
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:
```python
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。
torchvision.transforms.functional和 torchvision.transforms
`torchvision.transforms`和`torchvision.transforms.functional`都是PyTorch中用于图像预处理的模块。其中,`torchvision.transforms`提供了一系列类来进行图像预处理,例如`Resize`、`RandomCrop`、`ToTensor`等,这些类可以被用于数据集的预处理。而`torchvision.transforms.functional`提供了一系列函数来进行图像预处理,例如`resize`、`crop`、`to_tensor`等,这些函数可以被用于单张图像的预处理。
下面是一个使用`torchvision.transforms`进行数据集预处理的例子:
```python
from torchvision import transforms
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.RandomCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
dataset = MyDataset(root_dir, transform=transform)
```
下面是一个使用`torchvision.transforms.functional`进行单张图像预处理的例子:
```python
from PIL import Image
from torchvision.transforms.functional import resize, crop, to_tensor, normalize
img = Image.open('example.jpg')
img = resize(img, (256, 256))
img = crop(img, 64, 64, 128, 128)
img = to_tensor(img)
img = normalize(img, mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
```