किसी छवि में चमक, कंट्रास्ट, संतृप्ति और रंग महत्वपूर्ण कारक हैं जो उसके स्वरूप को प्रभावित कर सकते हैं। PyTorch प्रदान करता है ' कलरजिटर() विशिष्ट छवि की चमक, कंट्रास्ट, संतृप्ति और रंग को यादृच्छिक रूप से समायोजित करने की विधि। उपयोगकर्ता प्रत्येक पैरामीटर के लिए मानों की श्रेणी को टपल या एकल मान के रूप में निर्दिष्ट कर सकते हैं। यह विधि निर्दिष्ट सीमा से यादृच्छिक रूप से परिवर्तित वांछित कारकों के साथ एक नई समायोजित छवि लौटाती है।
यह ब्लॉग PyTorch में छवि की चमक, कंट्रास्ट, संतृप्ति और रंग को समायोजित करने की विधि का वर्णन करेगा।
PyTorch में छवि की चमक, कंट्रास्ट, संतृप्ति और रंग को यादृच्छिक रूप से कैसे समायोजित करें?
PyTorch में किसी छवि की चमक, कंट्रास्ट, संतृप्ति और रंग को बेतरतीब ढंग से समायोजित करने के लिए, नीचे सूचीबद्ध चरणों का पालन करें:
चरण 1: Google Colab पर एक छवि अपलोड करें
सबसे पहले, Google Colab खोलें और नीचे दिए गए हाइलाइट किए गए आइकन पर क्लिक करें। फिर, कंप्यूटर से विशिष्ट छवि चुनें और उसे अपलोड करें:
इसके बाद, छवि Google Colab पर अपलोड की जाएगी:
यहां, हमने निम्नलिखित छवि अपलोड की है और हम इसकी चमक, कंट्रास्ट, संतृप्ति और रंग को यादृच्छिक रूप से समायोजित करेंगे:
चरण 2: आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें
इसके बाद, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें। उदाहरण के लिए, हमने निम्नलिखित पुस्तकालय आयात किए हैं:
मशाल आयात करेंटार्चविज़न.ट्रांसफ़ॉर्म आयात करें जैसा बदल देती है
पीआईएल आयात छवि से
यहाँ:
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- “ मशाल आयात करें ” PyTorch लाइब्रेरी आयात करता है।
- “ टार्चविजन.ट्रांसफॉर्म को ट्रांसफॉर्म के रूप में आयात करें 'टॉर्चविज़न से ट्रांसफॉर्म मॉड्यूल को आयात करता है जिसका उपयोग तंत्रिका नेटवर्क में फीड करने से पहले छवि डेटा को प्रीप्रोसेस करने के लिए किया जाता है।
- “ पीआईएल आयात छवि से ' का उपयोग विभिन्न छवि फ़ाइल स्वरूपों को खोलने और सहेजने के लिए किया जाता है:
चरण 3: इनपुट छवि पढ़ें
उसके बाद कंप्यूटर से इनपुट इमेज पढ़ें। यहाँ, हम पढ़ रहे हैं ' फूल_img.jpg 'और इसे' में संग्रहीत करना इनपुट_आईएमजी ' चर:
इनपुट_आईएमजी = छवि.खुला ( 'flowers_img.jpg' )
चरण 4: एक परिवर्तन को परिभाषित करें
फिर, उपरोक्त इनपुट छवि की चमक, कंट्रास्ट, संतृप्ति और रंग को समायोजित करने के लिए एक परिवर्तन को परिभाषित करें। यहां, हमने इन कारकों के लिए निम्नलिखित मान परिभाषित किए हैं:
रूपांतर = रूपांतर.ColorJitter ( चमक = 1.5 , अंतर = 1.2 , परिपूर्णता = 2 , रंग = 0.3 )
चरण 5: छवि पर ट्रांसफ़ॉर्म लागू करें
अब, वांछित कारकों को समायोजित करने के लिए वांछित इनपुट छवि पर उपरोक्त परिवर्तन लागू करें:
new_img = परिवर्तन ( इनपुट_आईएमजी )
चरण 6: समायोजित छवि प्रदर्शित करें
अंत में, समायोजित छवि को प्रदर्शित करके देखें:
new_img
उपरोक्त आउटपुट से पता चलता है कि इनपुट छवि की चमक, कंट्रास्ट, संतृप्ति और रंग को निर्दिष्ट कारकों के साथ सफलतापूर्वक समायोजित किया गया है।
तुलना
मूल छवि और समायोजित छवि के बीच तुलना नीचे देखी जा सकती है:
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मूल छवि |
समायोजित छवि |
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इसके अलावा, आप किसी छवि की चमक, कंट्रास्ट, संतृप्ति और रंग को समायोजित करने के बारे में दिए गए लेख भी देख सकते हैं:
हमने PyTorch में छवि की चमक, कंट्रास्ट, संतृप्ति और रंग को यादृच्छिक रूप से समायोजित करने की विधि को कुशलता से समझाया है।
निष्कर्ष
PyTorch में छवि की चमक, कंट्रास्ट, संतृप्ति और रंग को यादृच्छिक रूप से समायोजित करने के लिए, सबसे पहले, वांछित छवि को Google Colab पर अपलोड करें। फिर, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें और इनपुट छवि पढ़ें। उसके बाद, ' का उपयोग करें कलरजिटर() किसी छवि की चमक, संतृप्ति, कंट्रास्ट और रंग में यादृच्छिक परिवर्तन लागू करने की विधि। अंत में, समायोजित छवि को प्रदर्शित करके देखें। इस ब्लॉग ने PyTorch में छवि की चमक, कंट्रास्ट, संतृप्ति और रंग को समायोजित करने की विधि का वर्णन किया है।