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Pytorch transforms.Resize的使用

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transforms.Resize()的简单使用

简单来说就是调整PILImage对象的尺寸,注意不能是用io.imread或者cv2.imread读取的图片,这两种方法得到的是ndarray。

将图片短边缩放至x,长宽比保持不变:

transforms.Resize(x)

而一般输入深度网络的特征图长宽是相等的,就不能采取等比例缩放的方式了,需要同时指定长宽:

transforms.Resize([h, w])

例如:

transforms.Resize([224, 224])就能将输入图片转化成224×224的输入特征图。

这样虽然会改变图片的长宽比,但是本身并没有发生裁切,仍可以通过resize方法返回原来的形状:

from PIL import Image
from torchvision import transforms

img = Image.open('1.jpg')
w, h = img.size
resize = transforms.Resize([224,244])
img = resize(img)
img.save('2.jpg')
resize2 = transforms.Resize([h, w])
img = resize2(img)
img.save('3.jpg')

需要注意的一点是PILImage对象size属性返回的是w, h,而resize的参数顺序是h, w。

transforms.Resize([224, 224])解读

记住图像尺度统一为224×224时,要用transforms.Resize([224, 224]),不能写成transforms.Resize(224),transforms.Resize(224)表示把图像的短边统一为224,另外一边做同样倍速缩放,不一定为224

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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