Bagaimana untuk Melaraskan Kecerahan, Kontras, Ketepuan dan Hue Imej secara Rawak dalam PyTorch?

Kecerahan, kontras, ketepuan dan warna adalah faktor penting dalam imej yang boleh menjejaskan penampilannya. PyTorch menyediakan ' ColorJitter() ” kaedah untuk melaraskan secara rawak kecerahan, kontras, ketepuan dan warna imej tertentu. Pengguna boleh menentukan julat nilai untuk setiap parameter sebagai tuple atau nilai tunggal. Kaedah ini mengembalikan imej yang baru dilaraskan dengan faktor yang dikehendaki diubah secara rawak daripada julat yang ditentukan.

Blog ini akan menggambarkan kaedah untuk melaraskan kecerahan, kontras, ketepuan dan warna imej dalam PyTorch.

Bagaimana untuk Melaraskan Kecerahan, Kontras, Ketepuan dan Hue Imej secara Rawak dalam PyTorch?

Untuk melaraskan kecerahan, kontras, ketepuan dan rona imej secara rawak dalam PyTorch, ikut langkah yang disenaraikan di bawah:

• • Muat naik imej yang diingini ke Google Colab
  • Import perpustakaan yang diperlukan
  • Baca imej input
  • Takrifkan satu transformasi
  • Terapkan transformasi pada imej
  • Paparkan imej terlaras

Langkah 1: Muat Naik Imej ke Google Colab

Mula-mula, buka Google Colab dan klik pada ikon yang diserlahkan di bawah. Kemudian, pilih imej tertentu daripada komputer dan muat naiknya:

Selepas itu, imej akan dimuat naik ke Google Colab:

Di sini, kami telah memuat naik imej berikut dan kami akan melaraskan kecerahan, kontras, ketepuan dan warnanya secara rawak:

Langkah 2: Import Perpustakaan yang Diperlukan

Seterusnya, import perpustakaan yang diperlukan. Sebagai contoh, kami telah mengimport perpustakaan berikut:

di sini:

• • “ obor import ” mengimport perpustakaan PyTorch.
  • “ import torchvision.transforms as transforms ” mengimport modul ubah daripada torchvision yang digunakan untuk pra-memproses data imej sebelum memasukkannya ke dalam rangkaian saraf.
  • “ daripada PIL import Image ” digunakan untuk membuka dan menyimpan format fail imej yang berbeza:

Langkah 3: Baca Imej Input

Selepas itu, baca imej input dari komputer. Di sini, kita sedang membaca ' flowers_img.jpg 'dan menyimpannya dalam' input_img ” pembolehubah:

Langkah 4: Tentukan Transformasi

Kemudian, tentukan perubahan untuk melaraskan kecerahan, kontras, ketepuan dan warna imej input di atas. Di sini, kami telah menentukan nilai berikut untuk faktor ini:

Langkah 5: Gunakan Transform pada Imej

Sekarang, gunakan perubahan di atas pada imej input yang diingini untuk melaraskan faktor yang diingini:

Langkah 6: Paparkan Imej Dilaraskan

Akhir sekali, lihat imej yang dilaraskan dengan memaparkannya:

Output di atas menunjukkan bahawa kecerahan, kontras, ketepuan dan rona imej input telah berjaya dilaraskan dengan faktor yang ditentukan.

Perbandingan

Perbandingan antara imej asal dan imej terlaras boleh dilihat di bawah:

Catatan : Anda boleh mengakses Buku Nota Google Colab kami di sini pautan .

Selain itu, anda juga boleh menyemak artikel yang disediakan tentang melaraskan kecerahan, kontras, ketepuan dan rona imej:

Kami telah menerangkan dengan cekap kaedah melaraskan kecerahan, kontras, ketepuan dan rona imej secara rawak dalam PyTorch.

Kesimpulan

Untuk melaraskan kecerahan, kontras, ketepuan dan rona imej secara rawak dalam PyTorch, mula-mula, muat naik imej yang diingini ke Google Colab. Kemudian, import perpustakaan yang diperlukan dan baca imej input. Selepas itu, gunakan ' ColorJitter() ” kaedah untuk menggunakan transformasi rawak pada kecerahan, ketepuan, kontras dan rona imej. Akhir sekali, lihat imej yang dilaraskan dengan memaparkannya. Blog ini telah menggambarkan kaedah untuk melaraskan kecerahan, kontras, ketepuan dan warna imej dalam PyTorch.