给我买咖啡☕
*备忘录：
- 我的帖子解释了randomsolarize（）。
- 我的帖子解释了牛津iiitpet（）。
randominvert（）可以随机扭转图像，如下所示：
- 初始化的第一个参数是p（可选默认：0.5-type：int或float）：
*备忘录：
-
- 是图像是否倒置的概率。
- > 必须为0
- 不使用img =。
- 建议根据v1或v2使用v2？我应该使用哪一个？
from torchvision.datasets import OxfordIIITPet
from torchvision.transforms.v2 import RandomInvert
randominvert = RandomInvert()
randominvert = RandomInvert(p=0.5)
randominvert
# RandomInvert(p=0.5)
randominvert.p
# 0.5
origin_data = OxfordIIITPet(
root="data",
transform=None
)
p0_data = OxfordIIITPet(
root="data",
transform=RandomInvert(p=0)
)
p05_data = OxfordIIITPet(
root="data",
transform=RandomInvert(p=0.5)
)
p1_data = OxfordIIITPet(
root="data",
transform=RandomInvert(p=1)
)
import matplotlib.pyplot as plt
def show_images1(data, main_title=None):
plt.figure(figsize=[10, 5])
plt.suptitle(t=main_title, y=0.8, fontsize=14)
for i, (im, _) in zip(range(1, 6), data):
plt.subplot(1, 5, i)
plt.imshow(X=im)
plt.xticks(ticks=[])
plt.yticks(ticks=[])
plt.tight_layout()
plt.show()
show_images1(data=origin_data, main_title="origin_data")
print()
show_images1(data=p0_data, main_title="p0_data")
show_images1(data=p0_data, main_title="p0_data")
show_images1(data=p0_data, main_title="p0_data")
print()
show_images1(data=p05_data, main_title="p05_data")
show_images1(data=p05_data, main_title="p05_data")
show_images1(data=p05_data, main_title="p05_data")
print()
show_images1(data=p1_data, main_title="p1_data")
show_images1(data=p1_data, main_title="p1_data")
show_images1(data=p1_data, main_title="p1_data")
# ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ The code below is identical to the code above. ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
def show_images2(data, main_title=None, prob=0):
plt.figure(figsize=[10, 5])
plt.suptitle(t=main_title, y=0.8, fontsize=14)
for i, (im, _) in zip(range(1, 6), data):
plt.subplot(1, 5, i)
ri = RandomInvert(p=prob)
plt.imshow(X=ri(im))
plt.xticks(ticks=[])
plt.yticks(ticks=[])
plt.tight_layout()
plt.show()
show_images2(data=origin_data, main_title="origin_data")
print()
show_images2(data=origin_data, main_title="p0_data", prob=0)
show_images2(data=origin_data, main_title="p0_data", prob=0)
show_images2(data=origin_data, main_title="p0_data", prob=0)
print()
show_images2(data=origin_data, main_title="p05_data", prob=0.5)
show_images2(data=origin_data, main_title="p05_data", prob=0.5)
show_images2(data=origin_data, main_title="p05_data", prob=0.5)
print()
show_images2(data=origin_data, main_title="p1_data", prob=1)
show_images2(data=origin_data, main_title="p1_data", prob=1)
show_images2(data=origin_data, main_title="p1_data", prob=1)
