PyTorch怎么實現?椒鹽噪聲效果

這篇文章主要講解了“PyTorch怎么實現椒鹽噪聲效果”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“PyTorch怎么實現椒鹽噪聲效果”吧！

1.     將介紹的transforms方法一一地，單獨地實現對圖片的變換，并且通過plt.savefig將圖片保存下來

略

2.      自定義一個增加椒鹽噪聲的transforms方法，使得其能正確運行

見下面代碼

3.      用手機將自己錢包中的100元人民幣正面進行拍照，并且放到hello pytorch/lesson/lesson-09/test_data/100文件夾下，通過修改不同的數據增強方法，使得模型在10個epoch之后能正確區分你錢包中的100元

椒鹽噪聲

peper noise

import torch 
import numpy as np 
from PIL import Image
from torchvision import datasets, models, transforms


np.random.seed(1234)

image_path = 'a.jpg'

class AddPepperNoise(object):
    def __init__(self, snr, p):
        self.snr = snr
        self.p = p 

    def __call__(self, img):
        p1 = np.random.uniform(low = 0.0, high = 1.0)
        if p1 > self.p:
            return img
        else:
            out_img = np.asarray(img).copy()
            h, w, c = out_img.shape
            for i in range(h):
                for j in range(w):
                    for k in range(c):
                        p2 = np.random.uniform(low = 0.0, high = 1.0)
                        if p2 < self.snr:
                            out_img[i][j][k] = out_img[i][j][k]
                        elif p2 < self.snr + (1 - self.snr) / 2:
                            out_img[i][j][k] = 0
                        else:
                            out_img[i][j][k] = 255
                        # print(out_img[i][j][k])
            print(out_img)
            tmp = Image.fromarray(out_img.astype('uint8')).convert('RGB')
            print('tmp:', tmp, np.asarray(tmp))
            return tmp


def main():
    img = Image.open(image_path)

    
    now_transforms = transforms.Compose([
        transforms.Resize((224, 224)),
        AddPepperNoise(snr = 0.9, p = 1.0),
        # transforms.ToTensor(),
    ])
    img_transformed = now_transforms(img)

    print(img_transformed, np.asarray(img_transformed))
    img_transformed.save('a_pepperNoise.jpg')



if __name__ == '__main__':
    main()

感謝各位的閱讀，以上就是“PyTorch怎么實現椒鹽噪聲效果”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對PyTorch怎么實現椒鹽噪聲效果這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！