torchvision resize的使用demo
时间: 2024-05-06 10:14:57 浏览: 94
下面是使用`torchvision.transforms.Resize()`对图像进行缩放的示例代码:
```python
import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image
# 加载图像
img = Image.open('test.jpg')
# 定义transform
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor()
])
# 对图像进行预处理
img_tensor = transform(img)
# 查看处理后的图像张量形状
print(img_tensor.shape)
```
在上述示例代码中,首先使用PIL库的`Image.open()`函数加载了一张图像。然后,通过`torchvision.transforms.Compose()`函数将多个图像预处理操作组合成一个transform。其中,`transforms.Resize()`操作将图像缩放到了(224, 224)的大小,`transforms.ToTensor()`将图像转换为张量。
最后,使用定义好的transform对图像进行预处理,得到了一个形状为(3, 224, 224)的图像张量。
相关问题
torchvision.transforms.Resize函数
torchvision.transforms.Resize函数用于调整图像的尺寸大小。它的语法如下:
```python
torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=2)
```
其中,参数说明如下:
- `size`:要调整的图像的输出大小。可以是一个整数,表示将较小的边缩放到该大小,也可以是一个元组,指定输出图像的宽度和高度。
- `interpolation`:插值算法,用于调整图像大小。默认使用双线性插值。
例如,以下代码将图像的大小调整为100x100:
```python
import torchvision.transforms as transforms
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(100),
# 其他的变换操作
])
```
注意,该函数只改变图像的大小,但不会改变图像的宽高比。如果需要调整图像的宽高比,可以使用`torchvision.transforms.CenterCrop`或`torchvision.transforms.Pad`等函数。
cv::resize使用
cv::resize函数是OpenCV中用于调整图像尺寸的函数,可以实现图像的缩放和放大操作。下面是使用cv::resize函数的示例代码:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
// 读取输入图像
cv::Mat inputImage = cv::imread("input.jpg");
// 指定输出图像尺寸
int newWidth = 640;
int newHeight = 480;
// 调用resize函数进行图像缩放
cv::Mat resizedImage;
cv::resize(inputImage, resizedImage, cv::Size(newWidth, newHeight));
// 显示原图和缩放后的图像
cv::imshow("Input Image", inputImage);
cv::imshow("Resized Image", resizedImage);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
在上述代码中,首先通过cv::imread函数读取输入图像。然后,定义了新的宽度和高度,并使用cv::resize函数将输入图像缩放到指定尺寸。最后,使用cv::imshow函数显示原图和缩放后的图像,并通过cv::waitKey函数等待按键输入。
需要注意的是,cv::resize函数还可以根据比例进行缩放。如果想要按照比例进行缩放,可以将fx和fy参数设置为缩放比例,同时将dsize参数设置为cv::Size()。例如,如果想将图像按照0.5倍的比例进行缩放,可以修改resize函数的调用方式为:
```cpp
cv::resize(inputImage, resizedImage, cv::Size(), 0.5, 0.5);
```
这样就可以实现按照指定比例缩放图像的效果。