Cómo convertir una imagen a escala de grises en PyTorch

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.

# 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: