基于opencv的torchvision包中“transforms”的重写
opencv-torchvision-transforms-yuzhiyang的Python项目详细描述
opencv_torchvision_transform
这是基于opencv重写torchvisionpackage中的“transforms”。
所有功能仅依赖于CV2和Pythorch（无PIL）。正如{a2}所说，cv2比pil快三倍。
转换中的大多数函数都是重新实现的，除了：
忽略原始版本中不推荐使用的topilimage（opencv:）、scale和randomSizedCrop。
原来的仿射变换只有5个自由度，我实现了6个自由度的仿射变换randomAffine6（可以在master/cvtorchvision/cvtransforms/cvtransforms.py中找到）。原始方法（randomAffine）仍然保留，并使用opencv重新实现。
我的旋转函数是顺时针的，而原来的是逆时针的。
添加一些可以在support中找到的新方法（粗体）。
opencv版本的所有输出几乎与原始版本相同（在master/cvtorchvision/cvtransforms/cvfunctional.py中测试：ifname='main'：…）。
支持：
合成，传感器，图像，标准化
调整大小，中心裁剪，填充
lambda（在wihdows中的多进程中不起作用）
随机应用，随机顺序，随机选择，随机裁剪，
RandomHorizontalFlip、RandomVerticalFlip、RandomResizedCrop，
fivecrop，tencrop，线性变换，颜色抖动，
随机旋转，随机仿射，randomAffine6，randomPerspective
随机高斯噪声“，”随机泊松噪声“，”随机噪声
灰度，随机灰度
使用方法：
git克隆https://github.com/YU-Zhiyang/opencv_torchvision_transforms.git。
将cvtorchvision添加到python路径中。
在pythion文件中添加“from cvtorchvision import cvtransforms”。
您可以使用所有功能作为原始版本，例如：
transform = cvtransforms.Compose([ cvtransforms.RandomAffine(degrees=10, translate=(0.1, 0.1), scale=(0.9, 1.1), shear=(-10, 0), cvtransforms.Resize(size=(350, 350), interpolation='BILINEAR'), cvtransforms.ToTensor(), cvtransforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]), ])
更多细节可以在官方tutorials的例子中找到。
注意：
pytorch的dataloader中使用的多处理对windows中的lambda函数不友好，因为lambda函数不能被pickle（https://docs.python.org/3/library/pickle.html#what-can-be-pickled-and-unpickled）。
因此cvtransform.py中的lambda在windows中可能无法正常工作。
要求
python=3.5.2
numpy>；=1.10（'@'运算符在此版本之前不能重载）
Pythorch=0.4.1
火炬视野=0.2.1
opencv-contrib-python-3.4.2（使用此版本进行测试，但我认为任何版本的opencv3都可以）
后记
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谢谢你的帮助。
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