torchvision.transforms如何改变图像的大小并把大小统一
时间: 2024-03-27 10:39:11 浏览: 16
可以使用transforms.Resize()函数来改变图像的大小,并使用transforms.CenterCrop()函数将图像裁剪为相同的大小。以下是示例代码:
```python
import torchvision.transforms as transforms
# 定义变换
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256), # 将图像调整为 256x256
transforms.CenterCrop(224), # 将图像裁剪为 224x224
transforms.ToTensor() # 将图像转换为张量
])
# 对图像进行变换
image = transform(image)
```
在上述代码中,首先使用transforms.Resize()函数将图像调整为256x256的大小,然后使用transforms.CenterCrop()函数将图像裁剪为224x224的大小,最后使用transforms.ToTensor()函数将图像转换为张量。这样,所有的图像都会被统一调整为相同的大小。
相关问题
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])
```
transform_train = torchvision.transforms.Compose([ # 对每张图片进行170*170的中心裁剪 torchvision.transforms.CenterCrop((170, 170)), # 对每张图片进行随机翻转 torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(), # 把图片变成tensor张量 torchvision.transforms.ToTensor(), # 标准化图像的每个通道 torchvision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010])]) # 在检测期间,对图像执行标准化,以消除评估结果中的随机性 transform_test = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010])]) RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [3, 198, 170] at entry 0 and [3, 301, 190] at entry 1 根据报错优化代码
根据错误提示,我们可以看到两个张量的形状不同,一个是 [3, 198, 170],另一个是 [3, 301, 190],这导致在使用 stack 函数时出现了问题。因此,我们需要确保所有的张量都具有相同的形状。有两种方法可以解决这个问题:
1. 使用 resize 函数将所有张量的形状调整为相同的大小。例如,可以将第一个张量的大小调整为 [3, 301, 190],然后将第二个张量的大小调整为 [3, 301, 190]。
2. 使用 crop 函数将所有张量的形状裁剪为相同的大小。例如,可以将第一个张量裁剪为 [3, 190, 170],然后将第二个张量裁剪为 [3, 190, 170]。
这里给出第二种方法的代码:
```
transform_train = torchvision.transforms.Compose([
# 对每张图片进行170*170的中心裁剪
torchvision.transforms.CenterCrop((170, 170)),
# 对每张图片进行随机翻转
torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
# 把图片变成tensor张量
torchvision.transforms.ToTensor(),
# 标准化图像的每个通道
torchvision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010])
])
transform_test = torchvision.transforms.Compose([
# 对每张图片进行170*170的中心裁剪
torchvision.transforms.CenterCrop((170, 170)),
# 把图片变成tensor张量
torchvision.transforms.ToTensor(),
# 标准化图像的每个通道
torchvision.transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.2023, 0.1994, 0.2010])
])
```
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