Pytorch中transforms.Resize()的簡(jiǎn)單使用
transforms.Resize()的簡(jiǎn)單使用
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是調(diào)整PILImage對(duì)象的尺寸，注意不能是用io.imread或者cv2.imread讀取的圖片，這兩種方法得到的是ndarray。
將圖片短邊縮放至x，長(zhǎng)寬比保持不變：
transforms.Resize(x)
而一般輸入深度網(wǎng)絡(luò)的特征圖長(zhǎng)寬是相等的，就不能采取等比例縮放的方式了，需要同時(shí)指定長(zhǎng)寬：
transforms.Resize([h, w])
例如：
transforms.Resize([224, 224])就能將輸入圖片轉(zhuǎn)化成224×224的輸入特征圖。
這樣雖然會(huì)改變圖片的長(zhǎng)寬比，但是本身并沒有發(fā)生裁切，仍可以通過resize方法返回原來(lái)的形狀：
from PIL import Image
from torchvision import transforms
img = Image.open('1.jpg')
w, h = img.size
resize = transforms.Resize([224,244])
img = resize(img)
img.save('2.jpg')
resize2 = transforms.Resize([h, w])
img = resize2(img)
img.save('3.jpg')需要注意的一點(diǎn)是PILImage對(duì)象size屬性返回的是w, h，而resize的參數(shù)順序是h, w。
transforms.Resize([224, 224])解讀
記住圖像尺度統(tǒng)一為224×224時(shí)，要用transforms.Resize([224, 224]),不能寫成transforms.Resize(224)，transforms.Resize(224)表示把圖像的短邊統(tǒng)一為224，另外一邊做同樣倍速縮放，不一定為224
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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