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:
- 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 OxfordIIITPet
from torchvision.transforms.v2 import JPEG
jpeg = 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 plt
def 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)

本文档主要讲述的是Android的资源与国际化设置;资源是外部文件(不含代码的文件),它被代码使用并在编译时编入应用程序。Android支持不同类型的资源文件,包括XML,PNG以及JPEG文件XML文件根据描述的不同有不同格式。这份文档描述可以支持什么样的文件,语法,以及各种格式。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助;感兴趣的朋友可以过来看看

















