如果我想对图片进行不同角度的挤压,应该怎么做,但是图片尺寸还是不变
时间: 2024-04-14 10:28:20 浏览: 8
如果你想对图像进行不同角度的挤压,但仍要保持图像尺寸不变,可以考虑使用仿射变换。PyTorch 中的 transforms 模块提供了 Affine 变换来实现这个功能。
首先,你需要导入必要的库和模块:
```python
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
import numpy as np
```
然后,你可以定义一个自定义的变换函数 `random_squeeze`,该函数使用随机角度对图像进行挤压:
```python
def random_squeeze(img, max_squeeze=0.2):
width, height = img.size
squeeze_factor = np.random.uniform(-max_squeeze, max_squeeze)
squeeze_width = int(width * (1 + squeeze_factor))
squeeze_height = int(height * (1 - squeeze_factor))
squeeze_img = img.resize((squeeze_width, squeeze_height), Image.BILINEAR)
pad_img = Image.new("RGB", (width, height))
pad_img.paste(squeeze_img, ((width - squeeze_width) // 2, (height - squeeze_height) // 2))
return pad_img
```
在这个自定义的函数中,我们随机生成一个挤压因子 `squeeze_factor`,然后根据这个因子计算挤压后的宽度和高度。接下来,我们使用 `resize` 方法对图像进行挤压,并使用 `paste` 方法将挤压后的图像粘贴到与原始图像相同尺寸的新图像上。
最后,你可以将这个自定义的变换函数应用于图像数据:
```python
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Lambda(lambda x: random_squeeze(x)),
])
```
在这个例子中,我们使用了 `ToTensor` 将图像转换为张量,并使用 `Lambda` 将自定义的挤压函数应用于图像数据。
希望这个方法能够满足你的需求!如果有任何问题,请随时提问。