InterpolationMode in PyTorch (3)

[Lomanu4]

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

*Memos:

• 
  

  Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

  
  
  explains
  
  

  Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

  
  
  about image tensor.
• 
  

  Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

  
  
  explains
  
  

  Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

  
  
  about image.

PyTorch's Nearest matches

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

which is buggy as shown below. *It's about Nearest and Nearest-exact:


from torchvision.datasets import OxfordIIITPet
from torchvision.transforms.v2 import PILToTensor, Resize
import numpy as np
import cv2

ptt = PILToTensor()

pytorchimagetensor = ptt(origin_data[0][0])

r = Resize(size=[50, 50], interpolation=InterpolationMode.NEAREST)

pytorch_resize = r(pytorchimagetensor).permute(dims=[1, 2, 0])
pytorch_resize
# tensor([[[37, 20, 12],
# [36, 17, 10],
# ...,
# [252, 250, 253]],
# [[36, 15, 14],
# [24, 8, 9],
# ...,
# [255, 255, 255]],
# [[255, 255, 196],
# [253, 255, 206],
# ...,
# [255, 255, 255]],
# ...,
# [[14, 16, 54],
# [12, 14, 52],
# ...,
# [254, 254, 254]],
# [[8, 11, 44],
# [11, 16, 46],
# ...,
# [255, 254, 255]],
# [[4, 9, 31],
# [0, 2, 0],
# ...,
# [57, 109, 231]]], dtype=torch.uint8)

numpyimagearray = np.array(object=origin_data[0][0])

opencv_resize = cv2.resize(src=numpyimagearray, dsize=[50, 50],
interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
opencv_resize
# array([[[37, 20, 12],
# [36, 17, 10],
# ...,
# [252, 250, 253]],
# [[36, 15, 14],
# [24, 8, 9],
# ...,
# [255, 255, 255]],
# [[255, 255, 196],
# [253, 255, 206],
# ...,
# [255, 255, 255]],
# ...,
# [[14, 16, 54],
# [12, 14, 52],
# ...,
# [254, 254, 254]],
# [[8, 11, 44],
# [11, 16, 46],
# ...,
# [255, 254, 255]],
# [[4, 9, 31],
# [0, 2, 0],
# ...,
# [57, 109, 231]]], dtype=uint8)

PyTorch's Nearest-exact matches

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

and

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

which aren't buggy:


from torchvision.datasets import OxfordIIITPet
from torchvision.transforms.v2 import PILToTensor, Resize
import numpy as np
from skimage.transform import resize

ptt = PILToTensor()

pytorchimagetensor = ptt(origin_data[0][0])

r = Resize(size=[50, 50], interpolation=InterpolationMode.NEAREST_EXACT)

pytorch_resize = r(pytorchimagetensor).permute(dims=[1, 2, 0])
pytorch_resize
# tensor([[[36, 19, 11],
# [31, 20, 14],
# ...,
# [254, 254, 254]]
# [[241, 230, 114],
# [252, 251, 98],
# ...,
# [255, 255, 255]],
# [[73, 158, 195],
# [255, 253, 192],
# ...,
# [255, 255, 255]]
# ...,
# [[13, 13, 49],
# [12, 12, 50],
# ...,
# [253, 253, 253]],
# [[10, 14, 43],
# [177, 176, 172],
# ...,
# [61, 90, 216]],
# [[6, 8, 21],
# [14, 16, 41],
# ...,
# [60, 103, 231]]], dtype=torch.uint8)

numpyimagearray = np.array(object=origin_data[0][0])

scikitimage_resize = resize(image=numpyimagearray, # `0` is Nearest-neighbor.
output_shape=[50, 50], order=0)
scikitimage_resize
# array([[[36, 19, 11],
# [31, 20, 14],
# ...,
# [254, 254, 254]],
# [[241, 230, 114],
# [252, 251, 98],
# ...,
# [255, 255, 255]],
# [[73, 158, 195],
# [255, 253, 192],
# ...,
# [255, 255, 255]],
# ...,
# [[13, 13, 49],
# [12, 12, 50],
# ...,
# [253, 253, 253]],
# [[10, 14, 43],
# [177, 176, 172],
# ...,
# [61, 90, 216]],
# [[6, 8, 21],
# [14, 16, 41],
# ...,
# [60, 103, 231]]], dtype=uint8)

PILimagearray = np.array(origin_data[0][0].resize(size=[50, 50],
resample=0)) # `0` is Nearest.
PILimagearray
# array([[[36, 19, 11],
# [31, 20, 14],
# ...,
# [254, 254, 254]],
# [[241, 230, 114],
# [252, 251, 98],
# ...,
# [255, 255, 255]],
# [[73, 158, 195],
# [255, 253, 192],
# ...,
# [255, 255, 255]],
# ...,
# [[13, 13, 49],
# [12, 12, 50],
# ...,
# [253, 253, 253]],
# [[10, 14, 43],
# [177, 176, 172],
# ...,
# [61, 90, 216]],
# [[6, 8, 21],
# [14, 16, 41],
# ...,
# [60, 103, 231]]], dtype=uint8)

ptt = PILToTensor()

PILimagetensor = ptt(origin_data[0][0].resize(size=[50, 50],
resample=0)).permute(dims=[1, 2, 0])
PILimagetensor # `0` is Nearest.
# tensor([[[36, 19, 11],
# [31, 20, 14],
# ...,
# [254, 254, 254]],
# [[241, 230, 114],
# [252, 251, 98],
# ...,
# [255, 255, 255]],
# [[73, 158, 195],
# [255, 253, 192],
# ...,
# [255, 255, 255]],
# ...,
# [[13, 13, 49],
# [12, 12, 50],
# ...,
# [253, 253, 253]],
# [[10, 14, 43],
# [177, 176, 172],
# ...,
# [61, 90, 216]],
# [[6, 8, 21],
# [14, 16, 41],
# ...,
# [60, 103, 231]]], dtype=torch.uint8)

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.