PyTorch ایک معروف ڈیپ لرننگ فریم ورک ہے جو متعدد تصاویر کے ساتھ کام کرنے کے لیے مختلف ٹولز اور ماڈیولز پیش کرتا ہے۔ یہ ایک 'torchvision.transforms' ماڈیول بھی فراہم کرتا ہے جس میں امیجز پر مختلف تبدیلیاں کرنے کے لیے کلاسز اور فنکشنز کا ایک سیٹ ہوتا ہے، جیسے کراپنگ، ری سائز، گھومنا، پلٹنا، اسکیلنگ، اور بہت کچھ۔ صارفین استعمال کر سکتے ہیں ' سائز تبدیل کریں() کسی بھی مطلوبہ تصویر کا سائز تبدیل کرنے کے لیے طریقہ اور سائز یعنی اونچائی اور چوڑائی کی وضاحت کریں۔ یہ طریقہ مخصوص سائز کی ایک نئی سائز کی تصویر لوٹاتا ہے۔
یہ بلاگ PyTorch میں تصویر کو ایک مخصوص سائز میں تبدیل کرنے کے طریقہ کار کو ظاہر کرے گا۔
PyTorch میں کسی تصویر کو مخصوص سائز میں کیسے تبدیل کیا جائے؟
کسی تصویر کے طول و عرض کو تبدیل کرنے اور اسے PyTorch میں ایک مخصوص سائز میں تبدیل کرنے کے لیے، درج ذیل مراحل پر عمل کریں:
- Google Colab پر ایک تصویر اپ لوڈ کریں۔
- مطلوبہ لائبریریاں درآمد کریں۔
- ان پٹ امیج پڑھیں
- ان پٹ امیج سائز کی گنتی اور پرنٹ کریں۔
- ایک تبدیلی بنائیں
- مخصوص تصویر پر ٹرانسفارم لگائیں۔
- دوبارہ سائز کی تصویر اور اس کا سائز دکھائیں۔
مرحلہ 1: Google Colab پر ایک تصویر اپ لوڈ کریں۔
سب سے پہلے، Google Colab کھولیں اور نیچے نمایاں کردہ آئیکنز پر کلک کریں۔ پھر، کمپیوٹر سے مخصوص تصویر کا انتخاب کریں اور اسے اپ لوڈ کریں:
اس کے بعد، تصویر Google Colab پر اپ لوڈ ہو جائے گی:
یہاں، ہم نے درج ذیل تصویر کو اپ لوڈ کیا ہے اور ہم اسے ایک مخصوص سائز میں تبدیل کریں گے:
مرحلہ 2: مطلوبہ لائبریری درآمد کریں۔
اگلا، ضروری لائبریریاں درآمد کریں۔ مثال کے طور پر، ہم نے درج ذیل لائبریریوں کو درآمد کیا ہے:
ٹارچ درآمد کریں۔torchvision.transforms درآمد کریں۔ کے طور پر تبدیلی
PIL امپورٹ امیج سے
matplotlib.pyplot درآمد کریں۔ کے طور پر plt
یہاں:
- ' ٹارچ درآمد کریں۔ ' PyTorch لائبریری درآمد کرتا ہے۔
- ' torchvision.transforms کو ٹرانسفارمز کے طور پر درآمد کریں۔ ٹارچ ویژن سے ٹرانسفارمز ماڈیول درآمد کرتا ہے جو تصویری ڈیٹا کو نیورل نیٹ ورک میں فیڈ کرنے سے پہلے اسے پری پروسیس کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
- ' PIL امپورٹ امیج سے مختلف امیج فائل فارمیٹس کھولتا اور محفوظ کرتا ہے۔
- ' matplotlib.pyplot کو بطور plt درآمد کریں۔ 'پائیپلوٹ' ماڈیول درآمد کرتا ہے جو تصورات اور پلاٹ بنانے کے لیے استعمال ہوتا ہے:
مرحلہ 3: ان پٹ امیج کو پڑھیں
اس کے بعد کمپیوٹر سے ان پٹ امیج کو پڑھیں۔ یہاں، ہم پڑھ رہے ہیں ' galaxy_img.jpg 'اور اسے' میں ذخیرہ کرنا input_img متغیر:
input_img = تصویر کھولیں۔ ( 'galaxy_img.jpg' )
مرحلہ 4: ان پٹ امیج سائز کی گنتی اور پرنٹ کریں۔
پھر، ان پٹ امیج کے سائز یعنی چوڑائی اور اونچائی کا حساب لگائیں اور اسے پرنٹ کریں:
سائز = input_img.sizeپرنٹ کریں ( 'اصل (ان پٹ) تصویر کا سائز:' ، سائز )
یہ دیکھا جا سکتا ہے کہ ان پٹ امیج کی چوڑائی '384' ہے اور تصویر کی اونچائی '576' ہے:
مرحلہ 5: ایک ٹرانسفارم بنائیں
اگلا، ان پٹ امیج کا سائز تبدیل کرنے کے لیے ٹرانسفارم کی وضاحت کریں۔ صارفین کو نئی تصویر کے لیے نئے سائز یعنی اونچائی اور چوڑائی بتانے کی ضرورت ہے۔ یہاں، ہم نے اونچائی '200' اور چوڑائی '400' بتائی ہے:
transform = Transform.Resize ( سائز = ( 200 ، 400 ) )
مرحلہ 6: ان پٹ امیج پر ٹرانسفارم کا اطلاق کریں۔
اب، اس کے طول و عرض کو تبدیل کرنے کے لیے مخصوص ان پٹ امیج پر اوپر کی تبدیلی کا اطلاق کریں:
new_img = تبدیلی ( input_img )
مرحلہ 7: دوبارہ سائز کی تصویر اور اس کا سائز ڈسپلے کریں۔
آخر میں، دوبارہ سائز کی تصویر کو ڈسپلے کرکے دیکھیں اور اس کے سائز کی تصدیق کریں:
پرنٹ کریں ( 'سائز کرنے کے بعد تصویر کا نیا سائز:' , new_img.size )plt.imshow ( new_img )
plt.show ( )
نیچے دی گئی آؤٹ پٹ اس بات کی نشاندہی کرتی ہے کہ ان پٹ امیج کا سائز کامیابی سے تبدیل کر دیا گیا ہے۔ اب، اس کی چوڑائی '400' ہے اور اس کی اونچائی '200' ہے:
اسی طرح، صارف تصویر کا سائز تبدیل کرنے کے لیے کسی بھی دوسرے سائز کی وضاحت کر سکتے ہیں۔ یہاں، ہم اسی ان پٹ امیج کو دوسرے سائز یعنی اونچائی '250' اور چوڑائی '150' کے ساتھ ری سائز کریں گے۔
transform = Transform.Resize ( سائز = ( 250 ، 150 ) )
یہ تصویر کو نئے جہتوں میں تبدیل کرے گا:
موازنہ
اصل تصویر اور مختلف جہتوں کے ساتھ دوبارہ سائز کی گئی تصاویر کے درمیان موازنہ ذیل میں دیکھا جا سکتا ہے:
نوٹ : آپ اس پر ہماری گوگل کولاب نوٹ بک تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ لنک .
ہم نے PyTorch میں تصویر کو مطلوبہ سائز میں تبدیل کرنے کے طریقہ کار کی وضاحت کی ہے۔
نتیجہ
PyTorch میں مطلوبہ تصویر کو ایک مخصوص سائز میں تبدیل کرنے کے لیے، پہلے مطلوبہ تصویر کو Google Colab پر اپ لوڈ کریں۔ پھر، ضروری لائبریریوں کو درآمد کریں اور ان پٹ امیج کو پڑھیں۔ اگلا، ان پٹ امیج کے سائز کی گنتی اور پرنٹ کریں۔ اس کے بعد، استعمال کریں ' سائز تبدیل کریں() مطلوبہ ان پٹ امیج پر ٹرانسفارم کی وضاحت اور لاگو کرنے کا طریقہ۔ آخر میں، نئے سائز کی تصویر اور اس کا سائز ڈسپلے کریں۔ اس بلاگ نے PyTorch میں مطلوبہ تصویر کو ایک مخصوص سائز میں تبدیل کرنے کا طریقہ دکھایا ہے۔