En este artículo vamos a ver cómo convertir una imagen a escala de grises en PyTorch .
método torchvision.transforms.grayscale
La escala de grises es el proceso de convertir una imagen de otros espacios de color, por ejemplo, RGB, CMYK, HSV, etc., a tonos de gris. Varía entre el negro completo y el blanco completo. El método torchvision.transforms.grayscale() se utiliza para convertir una imagen a escala de grises. Si la imagen de entrada es un tensor de antorcha, se espera que tenga la forma [3, H, W], H, W es alto y ancho respectivamente. La siguiente sintaxis se utiliza para convertir una imagen a escala de grises.
Requisito del paquete
- Pytorch es un marco de aprendizaje profundo de código abierto disponible con una interfaz de Python y C++. Pytorch reside dentro del módulo de la antorcha. En PyTorch, los datos que deben procesarse se ingresan en forma de tensor. mientras que Torchvision es una biblioteca que va de la mano con PyTorch.
pip install torchvision pip install torch
- Python Pillow está construido sobre PIL (Biblioteca de imágenes de Python) y se considera la bifurcación para lo mismo que PIL.
pip install Pillow
Imagen utilizada para la demostración:
Ejemplo
El siguiente programa es para entender cómo convertir imágenes a escala de grises.
Sintaxis: torchvision.transforms.Grayscale()
Parámetro:
- num_output_channels (int) – (1 o 3) número de canales deseados para la imagen de salida
Devolver: este método devuelve una imagen en escala de grises.
Python3
# import required libraries import torch import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image # Read the image picture = Image.open('geekslogo.png') # Define transform transform = transforms.Grayscale() # Convert the image to grayscale image = transform(picture) # Display image.show()
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por mukulsomukesh y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA