Brilho, contraste, saturação e matiz são fatores importantes em uma imagem que podem afetar sua aparência. PyTorch fornece o “ ColorJitter() ”Método para ajustar aleatoriamente o brilho, contraste, saturação e matiz da imagem específica. Os usuários podem especificar o intervalo de valores para cada parâmetro como uma tupla ou um valor único. Este método retorna uma imagem recém-ajustada com fatores desejados alterados aleatoriamente no intervalo especificado.
Este blog irá ilustrar o método para ajustar o brilho, contraste, saturação e matiz da imagem no PyTorch.
Como ajustar aleatoriamente o brilho, contraste, saturação e matiz da imagem no PyTorch?
Para ajustar aleatoriamente o brilho, contraste, saturação e matiz de uma imagem no PyTorch, siga as etapas listadas abaixo:
Etapa 1: faça upload de uma imagem para o Google Colab
Primeiro, abra o Google Colab e clique nos ícones destacados abaixo. Em seguida, escolha a imagem específica do computador e carregue-a:
Posteriormente, a imagem será carregada no Google Colab:
Aqui, carregamos a seguinte imagem e ajustaremos aleatoriamente seu brilho, contraste, saturação e matiz:
Etapa 2: importar a biblioteca necessária
Em seguida, importe as bibliotecas necessárias. Por exemplo, importamos as seguintes bibliotecas:
importar tochaimportar torchvision.transforms como transforma
da imagem de importação PIL
Aqui:
-
- “ importar tocha ”Importa a biblioteca PyTorch.
- “ importar torchvision.transforms como transformações ”importa o módulo de transformação do torchvision que é usado para pré-processar dados de imagem antes de alimentá-los em uma rede neural.
- “ da imagem de importação PIL ”é usado para abrir e salvar diferentes formatos de arquivo de imagem:
Etapa 3: leia a imagem de entrada
Depois disso, leia a imagem de entrada do computador. Aqui, estamos lendo o “ flores_img.jpg ”E armazená-lo no“ entrada_img ' variável:
input_img = Imagem.abrir ( 'flores_img.jpg' )
Etapa 4: definir uma transformação
Em seguida, defina uma transformação para ajustar o brilho, contraste, saturação e matiz da imagem de entrada acima. Aqui, definimos os seguintes valores para esses fatores:
transformar = transforma.ColorJitter ( brilho = 1,5 , contraste = 1.2 , saturação = 2 , matiz = 0,3 )
Etapa 5: aplique a transformação na imagem
Agora, aplique a transformação acima na imagem de entrada desejada para ajustar os fatores desejados:
new_img = transformar ( entrada_img )
Etapa 6: exibir a imagem ajustada
Finalmente, visualize a imagem ajustada exibindo-a:
novo_img
A saída acima mostra que o brilho, contraste, saturação e matiz da imagem de entrada foram ajustados com sucesso com os fatores especificados.
Comparação
A comparação entre a imagem original e a imagem ajustada pode ser vista abaixo:
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Imagem original |
Imagem ajustada |
Observação : Você pode acessar nosso Google Colab Notebook neste link .
Além disso, você também pode conferir os artigos fornecidos sobre como ajustar o brilho, contraste, saturação e matiz de uma imagem:
Explicamos com eficiência o método de ajuste aleatório de brilho, contraste, saturação e matiz da imagem no PyTorch.
Conclusão
Para ajustar aleatoriamente o brilho, contraste, saturação e matiz da imagem no PyTorch, primeiro carregue a imagem desejada no Google Colab. Em seguida, importe as bibliotecas necessárias e leia a imagem de entrada. Depois disso, use o “ ColorJitter() ”Método para aplicar transformações aleatórias ao brilho, saturação, contraste e matiz de uma imagem. Por último, visualize a imagem ajustada exibindo-a. Este blog ilustrou o método para ajustar o brilho, contraste, saturação e matiz da imagem no PyTorch.