چمک، اس کے برعکس، سنترپتی، اور رنگت ایک تصویر کے اہم عوامل ہیں جو اس کی ظاہری شکل کو متاثر کر سکتے ہیں۔ PyTorch فراہم کرتا ہے ' کلر جیٹر () مخصوص تصویر کی چمک، اس کے برعکس، سنترپتی، اور رنگت کو تصادفی طور پر ایڈجسٹ کرنے کا طریقہ۔ صارف ہر پیرامیٹر کے لیے قدروں کی حد کو بطور ٹیوپل یا ایک ہی ویلیو متعین کر سکتے ہیں۔ یہ طریقہ مخصوص رینج سے تصادفی طور پر تبدیل شدہ مطلوبہ عوامل کے ساتھ ایک نئی ایڈجسٹ شدہ تصویر لوٹاتا ہے۔
یہ بلاگ PyTorch میں تصویر کی چمک، اس کے برعکس، سنترپتی، اور رنگت کو ایڈجسٹ کرنے کے طریقے کی وضاحت کرے گا۔
PyTorch میں تصویر کی چمک، کنٹراسٹ، سنترپتی اور ہیو کو تصادفی طور پر کیسے ایڈجسٹ کیا جائے؟
PyTorch میں تصویر کی چمک، اس کے برعکس، سنترپتی اور رنگت کو تصادفی طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لیے، ذیل میں درج مراحل پر عمل کریں:
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 مندرجہ ذیل تصویر کو اپ لوڈ کیا ہے اور ہم تصادفی طور پر اس کی چمک، اس کے برعکس، سنترپتی، اور رنگت کو ایڈجسٹ کریں گے:
مرحلہ 2: ضروری لائبریری درآمد کریں۔
اگلا، مطلوبہ 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 تبدیل کرتا ہے
PIL امپورٹ امیج سے
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 کو کھولنے اور محفوظ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے:
مرحلہ 3: ان پٹ امیج کو پڑھیں
اس کے بعد کمپیوٹر سے ان پٹ امیج کو پڑھیں۔ یہاں، ہم پڑھ رہے ہیں ' flowers_img.jpg 'اور اسے' میں ذخیرہ کرنا input_img متغیر:
input_img = تصویر کھولیں۔ ( 'flowers_img.jpg' )
مرحلہ 4: ایک تبدیلی کی وضاحت کریں۔
پھر، مندرجہ بالا ان پٹ امیج کی چمک، کنٹراسٹ، سنترپتی، اور رنگت کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے ایک تبدیلی کی وضاحت کریں۔ یہاں، ہم نے ان عوامل کے لیے درج ذیل اقدار کی وضاحت کی ہے۔
transform = transforms.ColorJitter ( چمک = 1.5 , برعکس = 1.2 , سنترپتی = 2 , رنگت = 0.3 )
مرحلہ 5: تصویر پر ٹرانسفارم لگائیں۔
اب، مندرجہ بالا ٹرانسفارم کو مطلوبہ ان پٹ امیج پر اس کے مطلوبہ عوامل کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے لگائیں:
new_img = تبدیلی ( input_img )
مرحلہ 6: ایڈجسٹ شدہ تصویر دکھائیں۔
آخر میں، ایڈجسٹ شدہ تصویر کو ڈسپلے کرکے دیکھیں:
new_img
مندرجہ بالا آؤٹ پٹ سے پتہ چلتا ہے کہ ان پٹ امیج کی چمک، اس کے برعکس، سنترپتی، اور رنگت کو مخصوص عوامل کے ساتھ کامیابی کے ساتھ ایڈجسٹ کیا گیا ہے۔
موازنہ
اصل تصویر اور ایڈجسٹ تصویر کے درمیان موازنہ ذیل میں دیکھا جا سکتا ہے:
|
اصل تصویر |
ایڈجسٹ شدہ تصویر |
نوٹ : آپ اس پر ہماری گوگل کولاب نوٹ بک تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ لنک .
مزید برآں، آپ تصویر کی چمک، اس کے برعکس، سنترپتی، اور رنگت کو ایڈجسٹ کرنے کے بارے میں فراہم کردہ مضامین کو بھی دیکھ سکتے ہیں:
ہم نے PyTorch میں تصویر کی چمک، اس کے برعکس، سنترپتی، اور رنگت کو تصادفی طور پر ایڈجسٹ کرنے کے طریقہ کار کی وضاحت کی ہے۔
نتیجہ
PyTorch میں تصویر کی چمک، اس کے برعکس، سنترپتی اور رنگت کو تصادفی طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لیے، پہلے مطلوبہ تصویر کو Google Colab پر اپ لوڈ کریں۔ پھر، مطلوبہ لائبریریوں کو درآمد کریں اور ان پٹ امیج کو پڑھیں۔ اس کے بعد، استعمال کریں ' کلر جیٹر () کسی تصویر کی چمک، سنترپتی، کنٹراسٹ اور رنگت پر بے ترتیب تبدیلیوں کو لاگو کرنے کا طریقہ۔ آخر میں، ایڈجسٹ شدہ تصویر کو ڈسپلے کرکے دیکھیں۔ اس بلاگ نے PyTorch میں تصویر کی چمک، اس کے برعکس، سنترپتی، اور رنگت کو ایڈجسٹ کرنے کے طریقے کی وضاحت کی ہے۔