PyTorch 中的随机旋转

请我喝杯咖啡☕

*备忘录：

• 我的帖子解释了 RandomHorizo​​ntalFlip()。
• 我的帖子解释了 RandomVerticalFlip()。
• 我的帖子解释了 OxfordIIITPet()。

RandomRotation() 可以旋转零个或多个图像，如下所示：

*备忘录：

• 初始化的第一个参数是度数（必需类型：int、float 或 tuple/list（int 或 float））： *备注：
  • 单个值必须为 0
  • 元组或列表必须是具有 2 个元素的一维。 *第一个元素必须小于或等于第二个元素。
• 初始化的第二个参数是插值（Optional-Default:InterpolationMode.NEAREST-Type:InterpolationMode）。
• 初始化的第三个参数是expand(Optional-Default:False-Type:bool)。
• 初始化的第四个参数是 center(Optional-Default:None-Type:tuple/list(int or float))。 *必须是2个元素的一维。
• 初始化的第五个参数是 fill(Optional-Default:0-Type:int, float or tuple/list(int or float)): *备注：
  • 元组或列表必须是具有 3 个元素的一维。
• 第一个参数是img（必需类型：PIL图像或张量/元组/列表（int或float））： *备注：
  • 它必须是 2D 或 3D。对于 3D，最深的 D 必须有一个元素。
  • 不要使用img=。
• v2建议按照V1还是V2使用？我应该使用哪一个？

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

randomrotation = RandomRotation(degrees=90.0)
randomrotation = RandomRotation(degrees=[-90.0, 90.0], 
                                interpolation=InterpolationMode.NEAREST,
                                expand=False,
                                center=None,
                                fill=0)
randomrotation
# RandomRotation(degrees=[-90.0, 90.0],
#                interpolation=InterpolationMode.NEAREST,
#                expand=False,
#                fill=0)

randomrotation.degrees
# [-90.0, 90.0]

randomrotation.interpolation
# <interpolationmode.nearest:>

randomrotation.expand
# False

print(randomrotation.center)
# None

randomrotation.fill
# 0

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

p90_data = OxfordIIITPet( # `p` is plus.
    root="data",
    transform=RandomRotation(degrees=90.0)
)

p90p90_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomRotation(degrees=(90.0, 90.0))
)

m90m90expand_data = OxfordIIITPet( # `m` is minus.
    root="data",
    transform=RandomRotation(degrees=(-90.0, -90.0), expand=True)
)

p180p180offcenter_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomRotation(degrees=(180.0, 180.0), center=(270, 200))
)

m45m45fillgray_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomRotation(degrees=(-45.0, -45.0), fill=150)
)

p135p135fillpurple_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomRotation(degrees=(135.0, 135.0), fill=(160, 32, 240))
)

import matplotlib.pyplot as plt

def show_images(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_images(data=origin_data, main_title="origin_data")
show_images(data=p90_data, main_title="p90_data")
show_images(data=p90p90_data, main_title="p90p90_data")
show_images(data=m90m90expand_data, main_title="m90m90expand_data")
show_images(data=p180p180offcenter_data, main_title="p180p180offcenter_data")
show_images(data=m45m45fillgray_data, main_title="m45m45fillgray_data")
show_images(data=p135p135fillpurple_data, main_title="p135p135fillpurple_data")
</interpolationmode.nearest:>

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

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

import matplotlib.pyplot as plt

def show_images(data, main_title=None, d=0.0, e=False, c=None, 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)
        rr = RandomRotation(degrees=d, expand=e, center=c, fill=f) # Here
        plt.imshow(X=rr(im)) # Here
        plt.xticks(ticks=[])
        plt.yticks(ticks=[])
    plt.tight_layout()
    plt.show()

show_images(data=my_data, main_title="my_data")
show_images(data=my_data, main_title="p90_data", d=90.0)
show_images(data=my_data, main_title="p90p90_data", d=(90.0, 90.0))
show_images(data=my_data, main_title="m90m90expand_data", d=(-90, -90))
show_images(data=my_data, main_title="p180p180offcenter_data",
            d=(180.0, 180.0), c=(270, 200))
show_images(data=my_data, main_title="m45m45fillgray_data",
            d=(-45.0, -45.0), f=150)
show_images(data=my_data, main_title="p135p135fillpurple_data",
            d=(135.0, 135.0), f=(160, 32, 240))

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