Độ sáng, độ tương phản, độ bão hòa và màu sắc là những yếu tố quan trọng trong hình ảnh có thể ảnh hưởng đến diện mạo của nó. PyTorch cung cấp “ ColorJitter() ” để điều chỉnh ngẫu nhiên độ sáng, độ tương phản, độ bão hòa và màu sắc của hình ảnh cụ thể. Người dùng có thể chỉ định phạm vi giá trị cho từng tham số dưới dạng một bộ hoặc một giá trị. Phương pháp này trả về một hình ảnh mới được điều chỉnh với các yếu tố mong muốn được thay đổi ngẫu nhiên trong phạm vi đã chỉ định.
Blog này sẽ minh họa phương pháp điều chỉnh độ sáng, độ tương phản, độ bão hòa và màu sắc của hình ảnh trong PyTorch.
Làm cách nào để điều chỉnh ngẫu nhiên độ sáng, độ tương phản, độ bão hòa và màu sắc của hình ảnh trong PyTorch?
Để điều chỉnh ngẫu nhiên độ sáng, độ tương phản, độ bão hòa và màu sắc của hình ảnh trong PyTorch, hãy làm theo các bước được liệt kê bên dưới:
Bước 1: Tải hình ảnh lên Google Colab
Đầu tiên, hãy mở Google Colab và nhấp vào các biểu tượng được đánh dấu bên dưới. Sau đó, chọn hình ảnh cụ thể từ máy tính và tải lên:
Sau đó, hình ảnh sẽ được tải lên Google Colab:
Ở đây, chúng tôi đã tải lên hình ảnh sau đây và chúng tôi sẽ điều chỉnh ngẫu nhiên độ sáng, độ tương phản, độ bão hòa và màu sắc của nó:
Bước 2: Nhập thư viện cần thiết
Tiếp theo, nhập các thư viện cần thiết. Ví dụ: chúng tôi đã nhập các thư viện sau:
ngọn đuốc nhập khẩunhập khẩu torchvision.transforms BẰNG biến đổi
từ hình ảnh nhập PIL
Đây:
-
- “ ngọn đuốc nhập khẩu ” nhập thư viện PyTorch.
- “ nhập torchvision.transforms dưới dạng biến đổi ” nhập mô-đun biến đổi từ torchvision được sử dụng để xử lý trước dữ liệu hình ảnh trước khi đưa nó vào mạng thần kinh.
- “ từ hình ảnh nhập PIL ” dùng để mở và lưu các định dạng file ảnh khác nhau:
Bước 3: Đọc hình ảnh đầu vào
Sau đó, đọc hình ảnh đầu vào từ máy tính. Ở đây chúng ta đang đọc “ hoa_img.jpg ” và lưu trữ nó trong “ đầu vào_img ' Biến đổi:
input_img = Hình ảnh.open ( 'hoa_img.jpg' )
Bước 4: Xác định một phép biến đổi
Sau đó, xác định một phép biến đổi để điều chỉnh độ sáng, độ tương phản, độ bão hòa và màu sắc của hình ảnh đầu vào ở trên. Ở đây, chúng tôi đã xác định các giá trị sau cho các yếu tố này:
biến đổi = biến đổi.ColorJitter ( độ sáng = 1,5 , sự tương phản = 1.2 , bão hòa = 2 , màu sắc = 0,3 )
Bước 5: Áp dụng Transform trên hình ảnh
Bây giờ, áp dụng phép biến đổi trên cho hình ảnh đầu vào mong muốn để điều chỉnh các hệ số mong muốn:
new_img = biến đổi ( đầu vào_img )
Bước 6: Hiển thị hình ảnh đã điều chỉnh
Cuối cùng, xem hình ảnh đã điều chỉnh bằng cách hiển thị nó:
mới_img
Kết quả đầu ra trên cho thấy độ sáng, độ tương phản, độ bão hòa và màu sắc của hình ảnh đầu vào đã được điều chỉnh thành công với các yếu tố được chỉ định.
So sánh
Có thể thấy sự so sánh giữa ảnh gốc và ảnh đã điều chỉnh dưới đây:
|
Ảnh gốc |
Hình ảnh đã điều chỉnh |
Ghi chú : Bạn có thể truy cập Sổ tay Google Colab của chúng tôi tại đây liên kết .
Hơn nữa, bạn cũng có thể xem các bài viết được cung cấp về cách điều chỉnh độ sáng, độ tương phản, độ bão hòa và màu sắc của hình ảnh:
Chúng tôi đã giải thích một cách hiệu quả phương pháp điều chỉnh ngẫu nhiên độ sáng, độ tương phản, độ bão hòa và màu sắc của hình ảnh trong PyTorch.
Phần kết luận
Để điều chỉnh ngẫu nhiên độ sáng, độ tương phản, độ bão hòa và màu sắc của hình ảnh trong PyTorch, trước tiên, hãy tải hình ảnh mong muốn lên Google Colab. Sau đó, nhập các thư viện cần thiết và đọc hình ảnh đầu vào. Sau đó, sử dụng “ ColorJitter() ” phương pháp áp dụng các phép biến đổi ngẫu nhiên cho độ sáng, độ bão hòa, độ tương phản và màu sắc của hình ảnh. Cuối cùng, xem hình ảnh đã điều chỉnh bằng cách hiển thị nó. Blog này đã minh họa phương pháp điều chỉnh độ sáng, độ tương phản, độ bão hòa và màu sắc của hình ảnh trong PyTorch.