给我买咖啡☕
*备忘录：
我的帖子解释了牛津iiitpet（）。
jpeg（）可以随机将jpeg压缩应用于图像，如下所示：>
*备忘录：
初始化的第一个论点是质量（必需类型：int）：*备忘录：>是质量的范围[min，max]，因此必须是min 必须为0 元组/列表必须是具有2个元素的1d。单个值表示[质量，质量]。>有第一个参数（必需类型：pil image或张量（int（uint8）））。 *张量必须为3d。建议根据v1或v2使用v2？我应该使用哪一个？
from torchvision.datasets import OxfordIIITPetfrom torchvision.transforms.v2 import JPEGjpeg = JPEG(quality=100)jpeg# JPEG(quality=[100, 100])jpeg.quality# [100, 100]origin_data = OxfordIIITPet( root="data", transform=None)q100origin_data = OxfordIIITPet( # `q` is quality root="data", transform=JPEG(quality=100) # transform=JPEG(quality=[100, 100]))q1_100_data = OxfordIIITPet( root="data", transform=JPEG(quality=[1, 100]))q1_50_data = OxfordIIITPet( root="data", transform=JPEG(quality=[1, 50]))q50_100_data = OxfordIIITPet( root="data", transform=JPEG(quality=[50, 100]))q50_data = OxfordIIITPet( root="data", transform=JPEG(quality=50))q10_data = OxfordIIITPet( root="data", transform=JPEG(quality=10))q5_data = OxfordIIITPet( root="data", transform=JPEG(quality=5))q1_data = OxfordIIITPet( root="data", transform=JPEG(quality=1))import matplotlib.pyplot as pltdef 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=q100origin_data, main_title="q100origin_data")show_images1(data=q1_100_data, main_title="q1_100_data")show_images1(data=q1_50_data, main_title="q1_50_data")show_images1(data=q50_100_data, main_title="q50_100_data")print()show_images1(data=q100origin_data, main_title="q100origin_data")show_images1(data=q50_data, main_title="q50_data")show_images1(data=q10_data, main_title="q10_data")show_images1(data=q5_data, main_title="q5_data")show_images1(data=q1_data, main_title="q1_data")# ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ The code below is identical to the code above. ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓def show_images2(data, main_title=None, q=100): 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) jpeg = JPEG(quality=q) plt.imshow(X=jpeg(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="q100origin_data", q=100)show_images2(data=origin_data, main_title="q1_100_data", q=[1, 100])show_images2(data=origin_data, main_title="q1_50_data", q=[1, 50])show_images2(data=origin_data, main_title="q50_100_data", q=[50, 100])print()show_images2(data=origin_data, main_title="q100origin_data", q=100)show_images2(data=origin_data, main_title="q50_data", q=50)show_images2(data=origin_data, main_title="q10_data", q=10)show_images2(data=origin_data, main_title="q5_data", q=5)show_images2(data=origin_data, main_title="q1_data", q=1)
以上就是Pytorch的JPEG的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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