Cómo recortar una imagen en una ubicación aleatoria en PyTorch

En este artículo, discutiremos cómo rellenar una imagen en todos los lados en PyTorch . 

Método Torchvision.transforms.RandomCrop

Recortar es una técnica de eliminación de áreas externas no deseadas de una imagen para lograr esto, usamos un método en python que es torchvision.transforms.RandomCrop(). Se utiliza para recortar una imagen en una ubicación aleatoria en PyTorch. Este método acepta imágenes como PIL Image y Tensor Image. La imagen del tensor es un tensor PyTorch con forma [C, H, W], donde C representa una cantidad de canales y H, W representa la altura y el ancho respectivamente.

Sintaxis:  torchvision.transforms.RandomCrop(tamaño)

Parámetros:

• tamaño: tamaño de recorte deseado de la imagen.

Retorno: devuelve la imagen recortada del tamaño de entrada dado.

Imagen utilizada para la demostración:

 

Ejemplo 1:

En este ejemplo, estamos transformando la imagen con una altura de 200 y un ancho de 400.

# import required libraries
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
  
# Read image
image = Image.open('pic.jpg')
  
# create an transform for crop the image
# 200px height and 400px wide
transform = transforms.RandomCrop((200, 400))
  
# use above created transform to crop
# the image
image_crop = transform(image)
  
# display result
image_crop.show()

Producción:

 

Ejemplo 2:

En este ejemplo, estamos transformando la imagen en el centro. En esto, obtendremos una imagen cuadrada como salida.

# import required libraries
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
  
# Read image
image = Image.open('a.jpg')
  
# create an transform for crop the image
transform = transforms.RandomCrop(300)
  
# use above created transform to crop
# the image
image_crop = transform(image)
  
# display result
image_crop.show()

Producción: