PyTorch의 CenterCrop

커피 한잔 사주세요😄

*메모:

• 내 게시물에는 OxfordIIITPet()에 대한 설명이 나와 있습니다.

CenterCrop()은 아래와 같이 이미지를 중심으로 0개 이상의 이미지를 자를 수 있습니다.

*메모:

• 초기화를 위한 첫 번째 인수는 size(Required-Type:int, float 또는 tuple/list(int 또는 float) 또는 size())입니다. *메모:
  • [높이,너비] 입니다.
  • 0
  • 튜플/리스트는 요소가 1개 또는 2개 있는 1D여야 합니다.
  • 단일 값(int, float 또는 tuple/list(int 또는 float))은 [크기, 크기]를 의미합니다.
• 첫 번째 인수는 img(필수 유형:PIL 이미지 또는 텐서(int, float, complex 또는 bool))입니다. *메모:
  • 텐서는 0개 이상의 요소로 구성된 2D 이상의 D여야 합니다.
  • img=을 사용하지 마세요.
• v2는 V1 또는 V2에 따라 사용하는 것이 좋습니다? 어느 것을 사용해야 합니까?.

from torchvision.datasets import OxfordIIITPet
from torchvision.transforms.v2 import CenterCrop

centercrop = CenterCrop(size=100)

centercrop
# CenterCrop(size=(100, 100))

centercrop.size
# (100, 100)

origin_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=None
)

p600_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=CenterCrop(size=600)
    # transform=CenterCrop(size=[600])
    # transform=CenterCrop(size=[600, 600])
)

p400_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=CenterCrop(size=400)
)

p200_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=CenterCrop(size=200)
)

p100_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=CenterCrop(size=100)
)

p50_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=CenterCrop(size=50)
)

p10_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=CenterCrop(size=10)
)

p200p300_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=CenterCrop(size=[200, 300])
)

p300p200_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=CenterCrop(size=[300, 200])
)

import matplotlib.pyplot as plt

def show_images1(data, main_title=None):
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.suptitle(t=main_title, y=0.8, fontsize=14)
    for i, (im, _) in zip(range(1, 6), data):
        plt.subplot(1, 5, i)
        plt.imshow(X=im)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

show_images1(data=origin_data, main_title="origin_data")
show_images1(data=p600_data, main_title="p600_data")
show_images1(data=p400_data, main_title="p400_data")
show_images1(data=p200_data, main_title="p200_data")
show_images1(data=p100_data, main_title="p100_data")
show_images1(data=p50_data, main_title="p50_data")
show_images1(data=p10_data, main_title="p10_data")
print()
show_images1(data=p200p300_data, main_title="p200p300_data")
show_images1(data=p300p200_data, main_title="p300p200_data")

# ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ The code below is identical to the code above. ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
def show_images2(data, main_title=None, s=None):
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.suptitle(t=main_title, y=0.8, fontsize=14)
    for i, (im, _) in zip(range(1, 6), data):
        plt.subplot(1, 5, i)
        if not s:
            s = [im.size[1], im.size[0]]
        cc = CenterCrop(size=s) # Here
        plt.imshow(X=cc(im)) # Here
    plt.tight_layout()
    plt.show()

show_images2(data=origin_data, main_title="origin_data")
show_images2(data=origin_data, main_title="p600_data", s=600)
show_images2(data=origin_data, main_title="p400_data", s=400)
show_images2(data=origin_data, main_title="p200_data", s=200)
show_images2(data=origin_data, main_title="p100_data", s=100)
show_images2(data=origin_data, main_title="p50_data", s=50)
show_images2(data=origin_data, main_title="p10_data", s=10)
print()
show_images2(data=origin_data, main_title="origin_data")
show_images2(data=origin_data, main_title="p200p300_data", s=[200, 300])
show_images2(data=origin_data, main_title="p300p200_data", s=[300, 200])

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위 내용은 PyTorch의 CenterCrop의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!