PyTorch 中的 CenterCrop

請我喝杯咖啡☕

*備忘錄：

• 我的帖子解釋了 OxfordIIITPet()。

CenterCrop() 可以裁切零個或多個影像，以它們為中心，如下所示：

*備忘錄：

• 初始化的第一個參數是 size(Required-Type:int, float or tuple/list(int or float) or size()): *備註：
  • 它是[高度，寬度]。
  • 必須是 0
  • 元組/列表必須是具有 1 或 2 個元素的一維。
  • 單一值（int、float 或 tuple/list（int 或 float））表示 [size, size]。
• 第一個參數是img（必需類型：PIL映像或張量（int，float，complex或bool））： *備註：
  • 張量必須是零個或多個元素的 2D 或多個 D。
  • 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 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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以上是PyTorch 中的 CenterCrop的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！