pytorch的colorjitter

给我买咖啡☕

colorjitter（）可以随机更改图像的亮度，对比度，饱和度和色调，如下所示：

*备忘录：

初始化的第一个参数是亮度（可选默认：0型：int，float或tuple/tuple/list（int或float））： *备忘录：

>是亮度[min，max]的范围，因此必须是min 必须为0 元组/列表必须是具有2个元素的1d。

单个值表示[max（0，1亮度），1 亮度]。

初始化的第二个参数是对比度（可选默认：0型：int，float或tuple/tuple/list（int或float））： *备忘录：

这是对比度[min，max]的范围，因此必须是min 必须为0 元组/列表必须是具有2个元素的1d。

单个值表示[max（0，1-contrast），1 对比]。
- 初始化的第三个参数是饱和（可选默认：0型：int，float或tuple/tuple/list（int或float））： *备忘录：
- >是饱和度[min，max]的范围，因此必须是min 必须为0 元组/列表必须是具有2个元素的1d。
初始化的第四个参数是色调（可选默认：0型：float或tuple/list（float））： *备忘录：
- >这是色调的范围[min，max]，因此必须是min >必须为-0.5 元组或列表必须是具有2个元素的1d。
- >

张量必须为2d或3d。

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 ColorJitter  colorjitter = ColorJitter() colorjitter = ColorJitter(brightness=0,                           contrast=0,                           saturation=0,                           hue=0) colorjitter = transform=ColorJitter(brightness=[1, 1]),                                     contrast=[1, 1],                                     saturation=[1, 1],                                     hue=[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, 1]),     #                       contrast=[1, 1],     #                       saturation=[1, 1],     #                       hue=[0, 0]) )  brightp2_data = OxfordIIITPet( # `bright` is brightness and `p` is plus.     root="data",     transform=ColorJitter(brightness=2)     # transform=ColorJitter(brightness=[0, 3]) )  brightp2p2_data = OxfordIIITPet(     root="data",     transform=ColorJitter(brightness=[2, 2]) )  brightp05p05_data = OxfordIIITPet(     root="data",     transform=ColorJitter(brightness=[0.5, 0.5]) )  contrap2_data = OxfordIIITPet( # `contra` is contrast.     root="data",     transform=ColorJitter(contrast=2)     # transform=ColorJitter(contrast=[0, 3]) )  contrap2p2_data = OxfordIIITPet(     root="data",     transform=ColorJitter(contrast=[2, 2]) )  contrap05p05_data = OxfordIIITPet(     root="data",     transform=ColorJitter(contrast=[0.5, 0.5]) )  saturap2_data = OxfordIIITPet( # `satura` is saturation.     root="data",     transform=ColorJitter(saturation=2)     # transform=ColorJitter(saturation=[0, 3]) )  saturap2p2_data = OxfordIIITPet(     root="data",     transform=ColorJitter(saturation=[2, 2]) )  saturap05p05_data = OxfordIIITPet(     root="data",     transform=ColorJitter(saturation=[0.5, 0.5]) )  huep05_data = OxfordIIITPet(     root="data",     transform=ColorJitter(hue=0.5)     # transform=ColorJitter(hue=[-0.5, 0.5]) )  huep025p025_data = OxfordIIITPet( # `m` is minus.     root="data",     transform=ColorJitter(hue=[0.25, 0.25]) )  huem025m025_data = OxfordIIITPet( # `m` is minus.     root="data",     transform=ColorJitter(hue=[-0.25, -0.25]) )  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.xticks(ticks=[])         plt.yticks(ticks=[])     plt.tight_layout()     plt.show()  show_images1(data=origin_data, main_title="origin_data") show_images1(data=brightp2_data, main_title="brightp2_data") show_images1(data=brightp2p2_data, main_title="brightp2p2_data") show_images1(data=brightp05p05_data, main_title="brightp05p05_data") print() show_images1(data=origin_data, main_title="origin_data") show_images1(data=contrap2_data, main_title="contrap2_data") show_images1(data=contrap2p2_data, main_title="contrap2p2_data") show_images1(data=contrap05p05_data, main_title="contrap05p05_data") print() show_images1(data=origin_data, main_title="origin_data") show_images1(data=saturap2_data, main_title="saturap2_data") show_images1(data=saturap2p2_data, main_title="saturap2p2_data") show_images1(data=saturap05p05_data, main_title="saturap05p05_data") print() show_images1(data=origin_data, main_title="origin_data") show_images1(data=huep05_data, main_title="huep05_data") show_images1(data=huep025p025_data, main_title="huep025p025_data") show_images1(data=huem025m025_data, main_title="huem025m025_data")  # ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ The code below is identical to the code above. ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ def show_images2(data, main_title=None, b=0, c=0, s=0, h=0):     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)         cj = ColorJitter(brightness=b, contrast=c, # Here                          saturation=s, hue=h)         plt.imshow(X=cj(im)) # Here         plt.xticks(ticks=[])         plt.yticks(ticks=[])     plt.tight_layout()     plt.show()  show_images2(data=my_data, main_title="origin_data") show_images2(data=my_data, main_title="brightp2_data", b=2) show_images2(data=my_data, main_title="brightp2p2_data", b=[2, 2]) show_images2(data=my_data, main_title="brightp05p05_data", b=[0.5, 0.5]) print() show_images2(data=my_data, main_title="origin_data") show_images2(data=my_data, main_title="contrap2_data", c=2) show_images2(data=my_data, main_title="contrap2p2_data", c=[2, 2]) show_images2(data=my_data, main_title="contrap05p05_data", c=[0.5, 0.5]) print() show_images2(data=my_data, main_title="origin_data") show_images2(data=my_data, main_title="saturap2_data", s=2) show_images2(data=my_data, main_title="saturap2p2_data", s=[2, 2]) show_images2(data=my_data, main_title="saturap05p05_data", s=[0.5, 0.5]) print() show_images2(data=my_data, main_title="origin_data") show_images2(data=my_data, main_title="huep05_data", h=0.5) show_images2(data=my_data, main_title="huep025p025_data", h=[0.25, 0.25]) show_images2(data=my_data, main_title="huem025m025_data", h=[-0.25, -0.25])

登录后复制

pytorch的colorjitter