Cómo realizar una transformación afín aleatoria de una imagen en PyTorch

En este artículo, cubriremos cómo realizar la transformación afín aleatoria de una imagen en PyTorch .

Método Random Affine()

El método RandomAffine() acepta PIL Image e Tensor Image. La imagen del tensor es un tensor PyTorch con forma [C, H, W], donde C representa el número de canales y H, W representa la altura y el ancho respectivamente. Este método devuelve la imagen transformada afín de la imagen de entrada. La siguiente sintaxis se usa para realizar la transformación afín de una imagen en PyTorch.

Sintaxis: torchvision.transforms.RandomAffine(grado)

Parámetros:

• grado: Este es nuestro rango deseado de grado. Es una secuencia como (min, max).

Retorno: este método devuelve la imagen transformada afín de la imagen de entrada.

La siguiente imagen se utiliza para la demostración:

 

Ejemplo 1:

El siguiente ejemplo es para comprender cómo realizar la transformación afín aleatoria de una imagen en PyTorch, mientras que el rango de grado deseado es (50,60).

# import required libraries
import torch
from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms
 
# Read input image from computer
img = Image.open('a.jpg')
 
# define an transform
transform = transforms.RandomAffine((50, 60))
 
# apply the above transform on image
img = transform(img)
 
# display image after apply transform
img.show()

Producción:

 

Ejemplo 2:

El siguiente ejemplo es para saber cómo realizar la transformación afín aleatoria de una imagen en PyTorch, mientras que el rango de grados deseado es (30).

# import required libraries
import torch
from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms
 
# Read input image from computer
img = Image.open('a.jpg')
 
# define an transform
transform = transforms.RandomAffine((30))
 
# apply the above transform on image
img = transform(img)
 
# display image after apply transform
img.show()

Producción: