ความสว่าง คอนทราสต์ ความอิ่มตัว และเฉดสีเป็นปัจจัยสำคัญในภาพที่อาจส่งผลต่อลักษณะที่ปรากฏ PyTorch ให้ “ ColorJitter() ” วิธีการสุ่มปรับความสว่าง คอนทราสต์ ความอิ่มตัวของสี และเฉดสีของรูปภาพที่ต้องการ ผู้ใช้สามารถระบุช่วงของค่าสำหรับแต่ละพารามิเตอร์เป็นทูเพิลหรือค่าเดียวได้ วิธีนี้จะส่งคืนภาพที่ปรับใหม่พร้อมปัจจัยที่ต้องการที่เปลี่ยนแปลงแบบสุ่มจากช่วงที่ระบุ
บล็อกนี้จะแสดงวิธีการปรับความสว่าง คอนทราสต์ ความอิ่มตัวของสี และเฉดสีของรูปภาพใน PyTorch
จะสุ่มปรับความสว่าง คอนทราสต์ ความอิ่มตัว และฮิวของภาพใน PyTorch ได้อย่างไร
หากต้องการสุ่มปรับความสว่าง คอนทราสต์ ความอิ่มตัวของสี และเฉดสีของรูปภาพใน PyTorch ให้ทำตามขั้นตอนด้านล่าง:
ขั้นตอนที่ 1: อัปโหลดรูปภาพไปยัง Google Colab
ขั้นแรก เปิด Google Colab แล้วคลิกที่ไอคอนที่ไฮไลต์ด้านล่าง จากนั้นเลือกภาพที่ต้องการจากคอมพิวเตอร์และอัปโหลด:
จากนั้น รูปภาพจะถูกอัปโหลดไปยัง Google Colab:
ที่นี่ เราได้อัปโหลดภาพต่อไปนี้ และเราจะสุ่มปรับความสว่าง คอนทราสต์ ความอิ่มตัวของสี และเฉดสี:
ขั้นตอนที่ 2: นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น
ถัดไป นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น ตัวอย่างเช่น เราได้นำเข้าไลบรารีต่อไปนี้:
นำเข้าไฟฉายนำเข้า torchvision.transforms เช่น แปลงร่าง
จากรูปภาพนำเข้า PIL
ที่นี่:
-
- “ นำเข้าไฟฉาย ” นำเข้าไลบรารี PyTorch
- “ นำเข้า torchvision.transforms เป็นการแปลง ” นำเข้าโมดูลการแปลงจาก torchvision ที่ใช้ในการประมวลผลข้อมูลภาพล่วงหน้าก่อนที่จะป้อนเข้าสู่โครงข่ายประสาทเทียม
- “ จากรูปภาพนำเข้า PIL ” ใช้เพื่อเปิดและบันทึกไฟล์รูปภาพรูปแบบต่างๆ:
ขั้นตอนที่ 3: อ่านรูปภาพอินพุต
หลังจากนั้นให้อ่านภาพอินพุตจากคอมพิวเตอร์ ที่นี่เรากำลังอ่าน ' ดอกไม้_img.jpg ” และเก็บไว้ใน “ input_img ' ตัวแปร:
input_img = รูปภาพ.เปิด ( 'flowers_img.jpg' )
ขั้นตอนที่ 4: กำหนดการแปลง
จากนั้น กำหนดการแปลงเพื่อปรับความสว่าง คอนทราสต์ ความอิ่มตัว และสีของภาพที่อินพุตด้านบน ที่นี่ เราได้กำหนดค่าต่อไปนี้สำหรับปัจจัยเหล่านี้:
เปลี่ยนรูป = เปลี่ยนรูป ColorJitter ( ความสว่าง = 1.5 , ตัดกัน = 1.2 , ความอิ่มตัว = 2 , สีสัน = 0.3 )
ขั้นตอนที่ 5: ใช้การแปลงบนรูปภาพ
ตอนนี้ ใช้การแปลงด้านบนกับรูปภาพอินพุตที่ต้องการเพื่อปรับปัจจัยที่ต้องการ:
new_img = แปลงร่าง ( input_img )
ขั้นตอนที่ 6: แสดงภาพที่ปรับแล้ว
สุดท้าย ดูภาพที่ปรับแล้วโดยการแสดง:
ใหม่_img
ผลลัพธ์ข้างต้นแสดงให้เห็นว่าความสว่าง คอนทราสต์ ความอิ่มตัว และสีของภาพที่ป้อนได้รับการปรับตามปัจจัยที่ระบุเรียบร้อยแล้ว
การเปรียบเทียบ
การเปรียบเทียบระหว่างภาพต้นฉบับและภาพที่ปรับแล้วสามารถดูได้ด้านล่าง:
|
รูปภาพต้นฉบับ |
ปรับรูปภาพแล้ว |
บันทึก : คุณสามารถเข้าถึง Google Colab Notebook ของเราได้ที่นี้ ลิงค์ .
นอกจากนี้ คุณยังสามารถดูบทความที่ให้มาเกี่ยวกับการปรับความสว่าง คอนทราสต์ ความอิ่มตัวของสี และเฉดสีของรูปภาพ:
เราได้อธิบายวิธีการสุ่มปรับความสว่าง คอนทราสต์ ความอิ่มตัวของสี และเฉดสีของภาพใน PyTorch ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
บทสรุป
หากต้องการสุ่มปรับความสว่าง คอนทราสต์ ความอิ่มตัว และสีของภาพใน PyTorch ขั้นแรก ให้อัปโหลดภาพที่ต้องการไปยัง Google Colab จากนั้นนำเข้าไลบรารีที่จำเป็นและอ่านอิมเมจอินพุต หลังจากนั้นให้ใช้เครื่องหมาย “ ColorJitter() ” วิธีการใช้การแปลงแบบสุ่มกับความสว่าง ความอิ่มตัว คอนทราสต์ และเฉดสีของรูปภาพ สุดท้าย ดูภาพที่ปรับแล้วโดยการแสดงภาพนั้น บล็อกนี้ได้อธิบายวิธีการปรับความสว่าง คอนทราสต์ ความอิ่มตัวของสี และเฉดสีของรูปภาพใน PyTorch