PyTorch 中的 ColorJitter-Python教學-PHP中文網

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ColorJitter() 可以改變零個或多個影像的亮度、對比、飽和度和色調，如下所示：

*備忘錄：

初始化的第一個參數是亮度（可選-預設：0-類型：float 或 tuple/list(float)）： *備註：
- 亮度範圍[min, max]。
- 必須是 0
- 單一值轉換為[max(0, 1-亮度), 1 亮度]。
- 元組或列表必須是具有 2 個元素的一維。 *第一個元素必須小於或等於第二個元素。
初始化的第二個參數是對比（可選-預設：0-類型：float 或 tuple/list(float)）： *備註：
- 這是對比的範圍[min, max]。
- 必須是 0
- 單一值轉換為 [max(0, 1-對比), 1 對比]。
- 元組或列表必須是具有 2 個元素的一維。 *第一個元素必須小於或等於第二個元素。
初始化的第三個參數是飽和度（可選-預設：0-類型：float 或 tuple/list(float)）： *備註：
- 這是飽和度的範圍[min, max]。
- 必須是 0
- 單一值轉換為 [max(0, 1-飽和度), 1 飽和度]。
- 元組或列表必須是具有 2 個元素的一維。 *第一個元素必須小於或等於第二個元素。
初始化的第四個參數是hue（可選-預設：0-類型：float或tuple/list（float））： *備註：
- 這是色調的範圍 [min, max]。
- 必須是 -0.5
- 單一值轉換為 [-hue, Hue]。
- 元組或列表必須是具有 2 個元素的一維。 *第一個元素必須小於或等於第二個元素。
第一個參數是img（必需類型：PIL映像或張量/元組/列表（int或float））： *備註：
- 它必須是 2D 或 3D。對於 3D，最深的 D 必須有一個元素。
- 不要使用img=。
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 ColorJitter

colorjitter = ColorJitter()
colorjitter = ColorJitter(brightness=0,
                          contrast=0,
                          saturation=0,
                          hue=0)
colorjitter = ColorJitter(brightness=(1.0, 2.0),
                          contrast=(1.0, 1.0),
                          saturation=(1.0, 1.0),
                          hue=(0.0, 0.0))
colorjitter
# ColorJitter()

print(colorjitter.brightness)
# None

print(colorjitter.contrast)
# None

print(colorjitter.saturation)
# None

print(colorjitter.hue)
# None

origin_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=None
    # transform=ColorJitter()
    # colorjitter = ColorJitter(brightness=0,
    #                           contrast=0,
    #                           saturation=0,
    #                           hue=0)
    # transform=ColorJitter(brightness=(1.0, 1.0),
    #                       contrast=(1.0, 1.0),
    #                       saturation=(1.0, 1.0),
    #                       hue=(0.0, 0.0))
)

p2bright_data = OxfordIIITPet( # `p` is plus.
    root="data",
    transform=ColorJitter(brightness=2.0)
    # transform=ColorJitter(brightness=(0.0, 3.0))
)

p2p2bright_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=ColorJitter(brightness=(2.0, 2.0))
)

p05p05bright_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=ColorJitter(brightness=(0.5, 0.5))
)

p2contra_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=ColorJitter(contrast=2.0)
    # transform=ColorJitter(contrast=(0.0, 3.0))
)

p2p2contra_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=ColorJitter(contrast=(2.0, 2.0))
)

p05p05contra_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=ColorJitter(contrast=(0.5, 0.5))
)

p2satura_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=ColorJitter(saturation=2.0)
    # transform=ColorJitter(saturation=(0.0, 3.0))
)

p2p2satura_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=ColorJitter(saturation=(2.0, 2.0))
)

p05p05satura_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=ColorJitter(saturation=(0.5, 0.5))
)

p05hue_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=ColorJitter(hue=0.5)
    # transform=ColorJitter(hue=(-0.5, 0.5))
)

p025p025hue_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=ColorJitter(hue=(0.25, 0.25))
)

m025m025hue_data = OxfordIIITPet( # `m` is minus.
    root="data",
    transform=ColorJitter(hue=(-0.25, -0.25))
)

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=p2bright_data, main_title="p2bright_data")
show_images(data=p2p2bright_data, main_title="p2p2bright_data")
show_images(data=p05p05bright_data, main_title="p05p05bright_data")

show_images(data=origin_data, main_title="origin_data")
show_images(data=p2contra_data, main_title="p2contra_data")
show_images(data=p2p2contra_data, main_title="p2p2contra_data")
show_images(data=p05p05contra_data, main_title="p05p05contra_data")

show_images(data=origin_data, main_title="origin_data")
show_images(data=p2satura_data, main_title="p2satura_data")
show_images(data=p2p2satura_data, main_title="p2p2satura_data")
show_images(data=p05p05satura_data, main_title="p05p05satura_data")

show_images(data=origin_data, main_title="origin_data")
show_images(data=p05hue_data, main_title="p05hue_data")
show_images(data=p025p025hue_data, main_title="p025p025hue_data")
show_images(data=m025m025hue_data, main_title="m025m025hue_data")

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ColorJitter in PyTorch

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

colorjitter = ColorJitter()
colorjitter = ColorJitter(brightness=0,
                          contrast=0,
                          saturation=0,
                          hue=0)
colorjitter = ColorJitter(brightness=(1.0, 2.0),
                          contrast=(1.0, 1.0),
                          saturation=(1.0, 1.0),
                          hue=(0.0, 0.0))
colorjitter
# ColorJitter()

print(colorjitter.brightness)
# None

print(colorjitter.contrast)
# None

print(colorjitter.saturation)
# None

print(colorjitter.hue)
# None

origin_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=None
    # transform=ColorJitter()
    # colorjitter = ColorJitter(brightness=0,
    #                           contrast=0,
    #                           saturation=0,
    #                           hue=0)
    # transform=ColorJitter(brightness=(1.0, 1.0),
    #                       contrast=(1.0, 1.0),
    #                       saturation=(1.0, 1.0),
    #                       hue=(0.0, 0.0))
)

p2bright_data = OxfordIIITPet( # `p` is plus.
    root="data",
    transform=ColorJitter(brightness=2.0)
    # transform=ColorJitter(brightness=(0.0, 3.0))
)

p2p2bright_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=ColorJitter(brightness=(2.0, 2.0))
)

p05p05bright_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=ColorJitter(brightness=(0.5, 0.5))
)

p2contra_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=ColorJitter(contrast=2.0)
    # transform=ColorJitter(contrast=(0.0, 3.0))
)

p2p2contra_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=ColorJitter(contrast=(2.0, 2.0))
)

p05p05contra_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=ColorJitter(contrast=(0.5, 0.5))
)

p2satura_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=ColorJitter(saturation=2.0)
    # transform=ColorJitter(saturation=(0.0, 3.0))
)

p2p2satura_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=ColorJitter(saturation=(2.0, 2.0))
)

p05p05satura_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=ColorJitter(saturation=(0.5, 0.5))
)

p05hue_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=ColorJitter(hue=0.5)
    # transform=ColorJitter(hue=(-0.5, 0.5))
)

p025p025hue_data = OxfordIIITPet(
    root="data",
    transform=ColorJitter(hue=(0.25, 0.25))
)

m025m025hue_data = OxfordIIITPet( # `m` is minus.
    root="data",
    transform=ColorJitter(hue=(-0.25, -0.25))
)

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=p2bright_data, main_title="p2bright_data")
show_images(data=p2p2bright_data, main_title="p2p2bright_data")
show_images(data=p05p05bright_data, main_title="p05p05bright_data")

show_images(data=origin_data, main_title="origin_data")
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show_images(data=origin_data, main_title="origin_data")
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show_images(data=origin_data, main_title="origin_data")
show_images(data=p05hue_data, main_title="p05hue_data")
show_images(data=p025p025hue_data, main_title="p025p025hue_data")
show_images(data=m025m025hue_data, main_title="m025m025hue_data")

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