PyTorch 中的隨機透視

請我喝杯咖啡☕

*備忘錄：

• 我的貼文解釋了 RandomRotation()。
• 我的帖子解釋了 RandomAffine()。
• 我的貼文解釋了 RandomHorizo​​ntalFlip()。
• 我的貼文解釋了 RandomVerticalFlip()。
• 我的帖子解釋了 OxfordIIITPet()。

RandomPerspective() 可以對零個或多個影像進行透視變換，如下所示：

*備忘錄：

• 初始化的第一個參數是 Distortion_scale（可選-預設：0.5-類型：int 或 float）： *備註：
  • 可以進行透視變換。
  • 必須是 0
• 初始化的第二個參數是 p（可選-預設：0.5-型別：int 或 float）： *備註：
  • 是每張影像是否經過透視變換的機率。
  • 必須是 0
• 初始化的第三個參數是插值（Optional-Default:InterpolationMode.BILINEAR-Type:InterpolationMode）。
• 初始化的第四個參數是 fill(Optional-Default:0-Type:int, float or tuple/list(int or float)): *備註：
  • 它可以改變影像的背景。 *對影像進行透視變換時可以看到背景。
  • 元組/列表必須是具有 3 個元素的一維。
• 有第一個參數（必需類型：PIL 影像或張量（int））。 *它必須是 3D 張量。
• v2建議依照V1還是V2使用？我應該使用哪一個？

from torchvision.datasets import OxfordIIITPet
from torchvision.transforms.v2 import RandomPerspective
from torchvision.transforms.functional import InterpolationMode

randompers = RandomPerspective()
randompers = RandomPerspective(distortion_scale=0.5,
                               p=0.5,
                               interpolation=InterpolationMode.BILINEAR,
                               fill=0)
randompers
# RandomPerspective(p=0.5,
#                   distortion_scale=0.5,
#                   interpolation=InterpolationMode.BILINEAR,
#                   fill=0)

randompers.distortion_scale
# 0.5

randompers.p
# 0.5

randompers.interpolation
# <InterpolationMode.BILINEAR: 'bilinear'>

randompers.fill
# 0

origin_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=None
    # transform=RandomPerspective(distortion_scale=0)
    # transform=RandomPerspective(p=0)
)

dis02p1_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomPerspective(distortion_scale=0.2, p=1)
)

dis06p1_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomPerspective(distortion_scale=0.6, p=1)
)

dis1p1_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomPerspective(distortion_scale=1, p=1)
)

p1_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomPerspective(p=1)
)

p05_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomPerspective(p=0.5)
)

p1fillgray_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomPerspective(p=1, fill=150)
)

p1fillpurple_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomPerspective(p=1, fill=[160, 32, 240])
)

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.xticks(ticks=[])
        plt.yticks(ticks=[])
    plt.tight_layout()
    plt.show()

show_images1(data=origin_data, main_title="origin_data")
show_images1(data=dis02p1_data, main_title="dis02p1_data")
show_images1(data=dis06p1_data, main_title="dis06p1_data")
show_images1(data=dis1p1_data, main_title="dis1p1_data")
show_images1(data=p1_data, main_title="p1_data")
show_images1(data=p05_data, main_title="p05_data")
show_images1(data=p1fillgray_data, main_title="p1fillgray_data")
show_images1(data=p1fillpurple_data, main_title="p1fillpurple_data")

# ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ The code below is identical to the code above. ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
def show_images2(data, main_title=None, d=0.5, prob=0.5, f=0):
    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)
        rp = RandomPerspective(distortion_scale=d, p=prob, fill=f) # Here
        plt.imshow(X=rp(im)) # Here
        plt.xticks(ticks=[])
        plt.yticks(ticks=[])
    plt.tight_layout()
    plt.show()

show_images2(data=origin_data, main_title="origin_data", d=0)
show_images2(data=origin_data, main_title="dis02p1_data", d=0.2, prob=1)
show_images2(data=origin_data, main_title="dis06p1_data", d=0.6, prob=1)
show_images2(data=origin_data, main_title="dis1p1_data", d=1, prob=1)
show_images2(data=origin_data, main_title="p1_data", prob=1)
show_images2(data=origin_data, main_title="p05_data", prob=0.5)
show_images2(data=origin_data, main_title="p1fillgray_data", prob=1, f=150)
show_images2(data=origin_data, main_title="p1fillpurple_data", prob=1,
             f=[160, 32, 240])

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