Python tensor_transformの例

コード例 #1

ファイル: dataset.py プロジェクト: alimbekovKZ/jupyter_notebooks_2

def load_transform_image(
        item, root: Path, image_transform: Callable, debug: bool = False):
    image = load_image(item, root)
    image = image_transform(image)
    if debug:
        image.save('_debug.png')
    return tensor_transform(image)

コード例 #2

ファイル: dataset.py プロジェクト: ceshine/pytorch-helper-bot

def load_transform_image(
        image_path: Path, image_transform: Callable, debug: bool = False):
    image = cv2.imread(str(image_path.absolute()))
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image = image_transform(image=image)["image"]
    # if debug:
    #     image.save('_debug.jpg')
    tensor = tensor_transform(image=image)["image"]
    return tensor

コード例 #3

ファイル: dataset.py プロジェクト: tatigabru/kaggle-imet

    def __getitem__(self, idx):
        item = self.df.iloc[idx % len(self.df)]
        image = load_image(item, self.root)
        height, width = image.shape[:2]

        if self.image_transform is not None:
            data = self.image_transform(image=image)
            image = data['image']
        image = cv2.resize(image, (SIZE, SIZE))
        image = tensor_transform(image)
        return image, item.id

コード例 #4

ファイル: dataset.py プロジェクト: tatigabru/kaggle-imet

    def __getitem__(self, idx: int):
        item = self.df.iloc[idx]
        image = load_image(item, self.root)
        height, width = image.shape[:2]

        if self.image_transform is not None:
            data = self.image_transform(image=image)
            image = data['image']
        # resize and transform to tensor
        image = cv2.resize(image, (SIZE, SIZE))
        image = tensor_transform(image)
        # labels encoding
        target = torch.zeros(N_CLASSES)
        for cls in item.attribute_ids.split():
            target[int(cls)] = int(1)
        return image, target

コード例 #5

def load_transform_image(
        item, root: Path, image_transform: Callable, debug: bool = False,albumentation=True):
    image = load_image(item, root)
        
    if albumentation:
        image = np.array(image)
        data = {"image":image}
        image = image_transform(**data)
        image = image["image"]
        
        # albumentationした後もdebug=Trueの際に、png画像を保存できるようにする
    else:
        # pytorch 標準の場合
        image = image_transform(image)
        if debug:
            image.save('_debug.png')

 #   Pdb().set_trace()
    
    return tensor_transform(image)