pillow與transform的使用

2022-09-07 18:12:10 字數 1177 閱讀 2057

import matplotlib.pyplot as plt

from pil import image

img = image.open('1.jpg').convert('rgb') # 讀取影象

plt.imshow(img) # 顯示影象

print(img.size) # 輸出(寬,高)

pillow讀取返回的是image的例項,包含很多的方法:

new_img = img.s**e(s**e_path)    # 儲存

new_img = img.resize((224,400)) # 縮放,不保持原圖的長寬比,注意224為寬,400為高

new_img = img.thumbnail((400,400)) # 保持原圖的長寬比,輸入為最大值

new_img = img.rotate(90) # 逆時針旋轉90度

new_img = img.transpose(image.flip_left_right) # 左右對稱

img_draw = imagedraw.draw(img) # 在上寫字

img_draw.text((10,100), 'a bird', fill='green')

將pil image或者 ndarray 轉換為tensor,並且歸一化至[0-1]

transform = transforms.compose([

transforms.totensor() # 將[0-255] -> [0.0, 1.0]

])new_img = transform(img)

print(new_img)

new_img = transforms.topilimage()(new_img).convert('rgb')

plt.imshow(new_img)

channel = (channel - mean)/std

transform = transforms.compose([

transforms.totensor(),

transforms.normalize(mean = (0.5, 0.5, 0.5), std = (0.5, 0.5, 0.5))

])

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