¿Cómo ajustar la saturación de una imagen en PyTorch?

En este artículo, vamos a discutir cómo ajustar la saturación de una imagen en PyTorch. 

método de ajuste_saturación()

La saturación se usa básicamente para ajustar la intensidad del color de la imagen dada, podemos ajustar la saturación de una imagen usando el método adjust_saturation() del módulo torchvision.transforms. El método acepta un lote de imágenes de tensor, imágenes PIL e imágenes de tensor como entrada. Con tensor, proporcionamos formas en [C, H, W], donde C representa el número de canales y H y W representan la altura y el ancho respectivamente. Este método devuelve una imagen ajustada por saturación. La siguiente sintaxis se utiliza para ajustar la saturación de una imagen.

Sintaxis: torchvision.transforms.funcional.adjust_saturation(img, saturation_factor)

Parámetro: 

• img: Esta es nuestra imagen de entrada para la cual ajustamos su saturación.
• saturation_factor: este parámetro se usa para definir cuánta saturación se debe ajustar. 0 y 1 darán una imagen original y en blanco y negro respectivamente. 

Devolver: este método devuelve una imagen ajustada por saturación.

La siguiente imagen se utiliza para la demostración:

 

Ejemplo 1

En este ejemplo, estamos ajustando la saturación de una imagen.

# import required library
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as T
import torchvision.transforms.functional as F
from torchvision.io import read_image
  
# read the image from computer
pic = read_image('img.png')
  
# adjust the saturation of the input image
pic = F.adjust_saturation(pic, 10)
pic = T.ToPILImage()(pic)
  
# display result
pic.show()

Producción:

 

Ejemplo 2

En este ejemplo, estamos ajustando la saturación de una imagen cuando saturation_factor=0. nos da una imagen en blanco y negro.

# import required library
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as T
import torchvision.transforms.functional as F
from torchvision.io import read_image
  
# read the image from computer
pic = read_image('img.png')
  
# adjust the saturation of the input image
# saturation_factor = 0
pic = F.adjust_saturation(pic, 0)
pic = T.ToPILImage()(pic)
  
# display result
pic.show()

Producción:

 

Ejemplo 3

En este ejemplo, estamos ajustando la saturación de una imagen cuando saturation_factor=1. nos da la imagen original.

# import required library
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as T
import torchvision.transforms.functional as F
from torchvision.io import read_image
  
# read the image from computer
pic = read_image('img.png')
  
# adjust the saturation of the input image
# saturation_factor = 1
pic = F.adjust_saturation(pic, 1)
pic = T.ToPILImage()(pic)
  
# display result
pic.show()

Producción: