밝기, 대비, 채도 및 색상은 이미지의 모양에 영향을 줄 수 있는 중요한 요소입니다. PyTorch는 “ 컬러지터() ” 방식을 사용하여 특정 이미지의 밝기, 대비, 채도, 색상을 무작위로 조정합니다. 사용자는 각 매개변수의 값 범위를 튜플 또는 단일 값으로 지정할 수 있습니다. 이 메서드는 지정된 범위에서 원하는 요소가 무작위로 변경되어 새로 조정된 이미지를 반환합니다.
이 블로그에서는 PyTorch에서 이미지의 밝기, 대비, 채도 및 색조를 조정하는 방법을 설명합니다.
PyTorch에서 이미지의 밝기, 대비, 채도 및 색조를 무작위로 조정하는 방법은 무엇입니까?
PyTorch에서 이미지의 밝기, 대비, 채도 및 색조를 무작위로 조정하려면 아래 나열된 단계를 따르십시오.
1단계: Google Colab에 이미지 업로드
먼저 Google Colab을 열고 아래 강조 표시된 아이콘을 클릭하세요. 그런 다음 컴퓨터에서 특정 이미지를 선택하고 업로드합니다.
그 후 이미지가 Google Colab에 업로드됩니다.
여기에서는 다음 이미지를 업로드했으며 밝기, 대비, 채도 및 색조를 무작위로 조정합니다.
2단계: 필요한 라이브러리 가져오기
다음으로 필요한 라이브러리를 가져옵니다. 예를 들어 다음 라이브러리를 가져왔습니다.
수입 토치torchvision.transforms 가져오기 ~처럼 변형하다
PIL 가져오기 이미지에서
여기:
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- “ 수입 토치 ”는 PyTorch 라이브러리를 가져옵니다.
- “ torchvision.transforms를 변환으로 가져오기 ”는 이미지 데이터를 신경망에 공급하기 전에 전처리하는 데 사용되는 torchvision의 변환 모듈을 가져옵니다.
- “ PIL 가져오기 이미지에서 '는 다양한 이미지 파일 형식을 열고 저장하는 데 사용됩니다.
3단계: 입력 이미지 읽기
그런 다음 컴퓨터에서 입력 이미지를 읽습니다. 여기서 우리는 “ 꽃_img.jpg ”를 입력하고 이를 “ input_img ” 변수:
input_img=이미지.열기 ( '꽃_img.jpg' )
4단계: 변환 정의
그런 다음 위 입력 이미지의 밝기, 대비, 채도 및 색조를 조정하는 변환을 정의합니다. 여기서는 이러한 요소에 대해 다음 값을 정의했습니다.
변환 = 변환.ColorJitter ( 명도 = 1.5 , 차이 = 1.2 , 포화 = 2 , 색조 = 0.3 )
5단계: 이미지에 변환 적용
이제 원하는 입력 이미지에 위의 변환을 적용하여 원하는 요소를 조정합니다.
new_img = 변환 ( input_img )
6단계: 조정된 이미지 표시
마지막으로 조정된 이미지를 표시하여 확인합니다.
new_img
위 출력은 입력 이미지의 밝기, 대비, 채도 및 색조가 지정된 요소로 성공적으로 조정되었음을 보여줍니다.
비교
원본 이미지와 조정된 이미지의 비교는 아래에서 확인할 수 있습니다.
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원본 이미지 |
조정된 이미지 |
메모 : 여기에서 Google Colab Notebook에 액세스할 수 있습니다. 링크 .
또한 이미지의 밝기, 대비, 채도 및 색조 조정에 대해 제공된 기사를 확인할 수도 있습니다.
PyTorch에서 이미지의 밝기, 대비, 채도, 색상을 무작위로 조정하는 방법을 효율적으로 설명했습니다.
결론
PyTorch에서 이미지의 밝기, 대비, 채도, 색조를 무작위로 조정하려면 먼저 원하는 이미지를 Google Colab에 업로드하세요. 그런 다음 필요한 라이브러리를 가져오고 입력 이미지를 읽습니다. 그 후에는 ' 컬러지터() ” 이미지의 밝기, 채도, 대비 및 색상에 무작위 변형을 적용하는 방법입니다. 마지막으로 조정된 이미지를 표시하여 봅니다. 이 블로그에서는 PyTorch에서 이미지의 밝기, 대비, 채도 및 색조를 조정하는 방법을 설명했습니다.