关于python:torchvision-的-transformsResize-的各个参数是什么用法

torchvision.transforms.Resize() 是 PyTorch 中 torchvision 库中的一个数据预处理类,用于将 PIL.Image 或者 ndarray 转换成指定大小的图像。

这个类的主要参数如下:

  • size:指定输入图像的大小,能够是一个整数(示意将图像的较小边缩放到指定的大小,较大边按比例缩放),也能够是一个二元组 (height, width)(示意将图像缩放到指定的高度和宽度)。例如,size=224 将图像的较小边缩放到 224,size=(224, 224) 将图像缩放到高度和宽度均为 224。
  • interpolation:指定图像缩放时采纳的插值办法。能够抉择的插值办法包含:PIL.Image.NEAREST(最近邻插值)、PIL.Image.BILINEAR(双线性插值,也是默认的插值办法)、PIL.Image.BICUBIC(三次样条插值)等。例如,interpolation=PIL.Image.NEAREST 将应用最近邻插值进行缩放。

在 torchvision.transforms.Resize() 中还有一些其余的参数,这些参数通常用作外部的辅助参数,不须要用户自行设置。

上面是一个应用 torchvision.transforms.Resize() 进行图像预处理的例子:

from torchvision import transforms
from PIL import Image

# 创立 Resize 实例
resize = transforms.Resize((224, 224))

# 读取图像
img = Image.open('test.jpg')

# 将图像缩放到指定大小
resized_img = resize(img)

Q:torchvision 的 transforms.Resize 的interpolation参数默认是什么?
A:torchvision.transforms.Resize 的 interpolation 参数默认为 bilinear。

Q:最近邻插值、双线性插值、三次样条插值有什么区别?
A:最近邻插值、双线性插值、三次样条插值都是罕用的图像处理中的插值办法,它们的次要区别如下:

  • 最近邻插值

最近邻插值是一种简略的插值办法,它的原理是将待插值的像素点四周的已知像素点中离它最近的像素点的值作为插值后果。最近邻插值的长处是计算速度快,毛病是解决后的图像品质较低,可能会呈现显著的锯齿状。最近邻插值实用于图像的放大。

  • 双线性插值

双线性插值是一种比最近邻插值更高级的插值办法。它的原理是先依据待插值像素点的地位计算出该点四周的四个已知像素点,而后依据它们的值按肯定的权重进行插值计算。双线性插值的长处是解决后的图像品质较高,毛病是计算速度较慢。双线性插值实用于图像的放大和放大。

  • 三次样条插值

三次样条插值是一种比双线性插值更高级的插值办法。它的原理是通过已知的离散数据点拟合出一条三次样条曲线,在待插值的像素点处计算出该曲线的函数值作为插值后果。三次样条插值的长处是解决后的图像品质最高,毛病是计算速度最慢。三次样条插值实用于图像的放大,但对于放大来说成果不如双线性插值。

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