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pytorch中的随机克罗普（1）

来源：dev.to 2025-02-09 08:45:40 0浏览收藏

从现在开始，我们要努力学习啦！今天我给大家带来《pytorch中的随机克罗普（1）》，感兴趣的朋友请继续看下去吧！下文中的内容我们主要会涉及到等等知识点，如果在阅读本文过程中有遇到不清楚的地方，欢迎留言呀！我们一起讨论，一起学习！

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*备忘录：

我的帖子解释了randomcrop（）有关填充，填充和padding_mode参数。
我的帖子说明了关于pad_if_need的参数的randomcrop（）。

randomcrop（）可以随机裁剪图像，如下所示：

*备忘录：

>初始化的第一个参数是大小（必需类型：int或tuple/list/list（int）或size（））： *备忘录：

是[高度，宽度]。
- >必须是1个< = x。
- 元组/列表必须是具有1或2个元素的1d。
是[左上，右，底部]，可以从[左右，底部]或[左右右下]转换。一个元组/列表必须是1d，具有1、2或4个元素。
- 初始化的第三个参数是pad_if_needed（可选默认：false-type：bool）：
- 如果是错误的，并且大小小于原始图像或填充图像的填充图像，则出现错误。
- 如果它是真实的，大小小于原始图像或填充图像的填充图像，则没有错误，则图像被随机填充以变为尺寸。
初始化的第四个参数是填充（可选默认：0型：int，float或tuple/tuple/list（int或float））： *备忘录：
- >它可以更改图像的背景。 *当图像被正面填充时，可以看到背景。
- 元组/列表必须是具有1或3个元素的1d。
>
- 不使用img =。
建议根据v1或v2使用v2？我应该使用哪一个？

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

randomcrop = RandomCrop(size=100)
randomcrop = RandomCrop(size=100,
                        padding=None,
                        pad_if_needed=False, 
                        fill=0,
                        padding_mode='constant')
randomcrop
# RandomCrop(size=(100, 100),
#            pad_if_needed=False,
#            fill=0,
#            padding_mode=constant)

randomcrop.size
# (100, 100)

print(randomcrop.padding)
# None

randomcrop.pad_if_needed
# False

randomcrop.fill
# 0

randomcrop.padding_mode
# 'constant'

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

s300_data = OxfordIIITPet( # `s` is size.
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=300)
    # transform=RandomCrop(size=[300, 300])
)

s200_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=200)
)

s100_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=100)
)

s50_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=50)
)

s10_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=10)
)

s1_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=1)
)

s200_300_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(size=[200, 300])
)

s300_200_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=RandomCrop(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 in range(1, 6):
        plt.subplot(1, 5, i)
        plt.imshow(X=data[0][0])
    plt.tight_layout()
    plt.show()

plt.figure(figsize=[7, 9])
plt.title(label="s500_394origin_data", fontsize=14)
plt.imshow(X=origin_data[0][0])
show_images1(data=origin_data, main_title="s500_394origin_data")
show_images1(data=s300_data, main_title="s300_data")
show_images1(data=s200_data, main_title="s200_data")
show_images1(data=s100_data, main_title="s100_data")
show_images1(data=s50_data, main_title="s50_data")
show_images1(data=s10_data, main_title="s10_data")
show_images1(data=s1_data, main_title="s1_data")
show_images1(data=s200_300_data, main_title="s200_300_data")
show_images1(data=s300_200_data, main_title="s300_200_data")

# ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ The code below is identical to the code above. ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
def show_images2(data, main_title=None, s=None, p=None,
                 pin=False, f=0, pm='constant'):
    plt.figure(figsize=[10, 5])
    plt.suptitle(t=main_title, y=0.8, fontsize=14)
    temp_s = s
    im = data[0][0]
    for i in range(1, 6):
        plt.subplot(1, 5, i)
        if not temp_s:
            s = [im.size[1], im.size[0]]
        rc = RandomCrop(size=s, padding=p, # Here
                        pad_if_needed=pin, fill=f, padding_mode=pm)
        plt.imshow(X=rc(im)) # Here
    plt.tight_layout()
    plt.show()

plt.figure(figsize=[7, 9])
plt.title(label="s500_394origin_data", fontsize=14)
plt.imshow(X=origin_data[0][0])
show_images2(data=origin_data, main_title="s500_394origin_data")
show_images2(data=origin_data, main_title="s300_data", s=300)
show_images2(data=origin_data, main_title="s200_data", s=200)
show_images2(data=origin_data, main_title="s100_data", s=100)
show_images2(data=origin_data, main_title="s50_data", s=50)
show_images2(data=origin_data, main_title="s10_data", s=10)
show_images2(data=origin_data, main_title="s1_data", s=1)
show_images2(data=origin_data, main_title="s200_300_data", s=[200, 300])
show_images2(data=origin_data, main_title="s300_200_data", s=[300, 200])

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