この記事では、PyTorch で画像の色相を変更する方法を説明します。
PyTorch で画像の色相を調整/変更するにはどうすればよいですか?
PyTorch で画像の色相を調整するには、次の手順を参照してください。
ステップ 1: 画像を Google Colab にアップロードする
まず、Google Colab を開き、以下で強調表示されているアイコンをクリックします。次に、コンピューターから特定の画像を選択してアップロードします。
その後、画像が Google Colab にアップロードされます。
ここでは、次の画像をアップロードしたので、この画像の色合いを調整します。
ステップ 2: 必要なライブラリをインポートする
その後、必要なライブラリをインポートします。たとえば、次のライブラリをインポートしました。
輸入 松明から ピル 輸入 画像
輸入 トーチビジョン。 変換する 。 機能的な として F
ここ：
- 「 輸入トーチ 」は PyTorch ライブラリをインポートします。
- 「 PILインポート画像から 」は、さまざまな画像ファイル形式を開いたり保存したりするために使用されます。
- 「 torchvision.transforms.functionをFとしてインポート 」は、変換を提供する「torchvision.transforms」から機能モジュールをインポートします。
ステップ 3: 入力イメージを読み取る
次に、入力画像をコンピュータから読み込みます。ここでは、「」を読んでいます。 flowers_img.jpg 」に保存します。 input_img ' 変数：
input_img = 画像。 開ける ( 'flowers_img.jpg' )ステップ 4: 入力画像の色相を変更する
次に、「」を使用して、特定の色相係数で入力画像の色相を変更します。 色相調整() ' 方法。ここでは係数で色相を調整しています。 0.2 ”:
新しい画像 = F. 色相の調整 ( input_img 、 0.2 )ステップ 5: 色相を調整した画像を表示する
最後に、色相を調整した画像を表示して確認します。
新しい画像 
上記の出力は、入力画像の色相が指定された色相係数「0.2」で正常に調整されたことを示しています。
同様に、ユーザーは他の色相係数を指定して画像の色相を調整できます。では、同じ画像を「」で調整してみます。 -0.3 色相係数を使用して違いを確認します。
新しい画像 = F. 色相の調整 ( input_img 、 - 0.3 )これにより、画像の色合いが変わります。
注記： ユーザーは [-0.5, 0.5] の範囲で色相係数の値を指定できます。これらの値は補色を含む画像を与え、「0」は元の画像を与えます。
比較
元の画像と色相調整された画像の比較は以下のようになります。
注記 : ここから Google Colab ノートブックにアクセスできます リンク 。
PyTorch で画像の色相を調整する効率的な方法を説明しました。
結論
PyTorch で画像の色合いを調整/変更するには、まず目的の画像を Google Colab にアップロードします。次に、必要なライブラリをインポートし、入力イメージを読み取ります。次に、「」を使用します。 色相調整() 」メソッドを使用して、入力画像の色相を希望の色相係数で変更します。最後に、色相を調整した画像を表示して確認します。この記事では、PyTorch で画像の色相を調整/変更する方法を説明しました。