Яркостта, контрастът, наситеността и нюансът са важните фактори в изображението, които могат да повлияят на външния му вид. PyTorch предоставя „ ColorJitter() ” за произволно регулиране на яркостта, контраста, наситеността и нюанса на конкретното изображение. Потребителите могат да определят диапазона от стойности за всеки параметър като кортеж или единична стойност. Този метод връща ново коригирано изображение с произволно променени желани фактори от посочения диапазон.
Този блог ще илюстрира метода за регулиране на яркостта, контраста, наситеността и нюанса на изображението в PyTorch.
Как да настроите на случаен принцип яркостта, контраста, наситеността и нюанса на изображението в PyTorch?
За произволна настройка на яркостта, контраста, наситеността и нюанса на изображението в PyTorch, следвайте стъпките по-долу:
Стъпка 1: Качете изображение в Google Colab
Първо отворете Google Colab и щракнете върху маркираните по-долу икони. След това изберете конкретното изображение от компютъра и го качете:
Впоследствие изображението ще бъде качено в Google Colab:
Тук сме качили следното изображение и ще коригираме произволно неговата яркост, контраст, наситеност и нюанс:
Стъпка 2: Импортирайте необходимата библиотека
След това импортирайте необходимите библиотеки. Например импортирахме следните библиотеки:
факел за вносимпортиране на torchvision.transforms като трансформира
от PIL импортиране на изображение
Тук:
-
- “ факел за внос ” импортира библиотеката на PyTorch.
- “ импортиране на torchvision.transforms като трансформации ” импортира трансформиращия модул от torchvision, който се използва за предварителна обработка на данни за изображения, преди да ги подаде в невронна мрежа.
- “ от PIL импортиране на изображение ” се използва за отваряне и запазване на различни файлови формати на изображения:
Стъпка 3: Прочетете входното изображение
След това прочетете въведеното изображение от компютъра. Тук четем „ цветя_img.jpg ” и съхраняването му в „ input_img ” променлива:
input_img = Image.open ( 'flowers_img.jpg' )
Стъпка 4: Дефинирайте трансформация
След това дефинирайте трансформация, за да коригирате яркостта, контраста, наситеността и нюанса на горното входно изображение. Тук сме дефинирали следните стойности за тези фактори:
transform = transforms.ColorJitter ( яркост = 1.5 , контраст = 1.2 , насищане = 2 , нюанс = 0,3 )
Стъпка 5: Приложете трансформацията върху изображението
Сега приложете горната трансформация върху желаното входно изображение, за да коригирате желаните му фактори:
new_img = трансформация ( input_img )
Стъпка 6: Показване на коригираното изображение
Накрая вижте коригираното изображение, като го покажете:
new_img
Горният резултат показва, че яркостта, контраста, наситеността и оттенъка на входното изображение са коригирани успешно с посочените фактори.
Сравнение
Сравнението между оригиналното и коригираното изображение може да се види по-долу:
|
Оригинално изображение |
Коригирано изображение |
Забележка : Можете да получите достъп до нашия бележник Google Colab тук връзка .
Освен това можете също да разгледате предоставените статии за регулиране на яркостта, контраста, наситеността и нюанса на изображение:
Обяснихме ефективно метода за произволно регулиране на яркостта, контраста, наситеността и нюанса на изображението в PyTorch.
Заключение
За да регулирате произволно яркостта, контраста, наситеността и нюанса на изображението в PyTorch, първо качете желаното изображение в Google Colab. След това импортирайте необходимите библиотеки и прочетете въведеното изображение. След това използвайте „ ColorJitter() ” метод за прилагане на произволни трансформации към яркостта, наситеността, контраста и нюанса на изображението. И накрая, вижте коригираното изображение, като го покажете. Този блог илюстрира метода за регулиране на яркостта, контраста, наситеността и нюанса на изображението в PyTorch.