如何对图像及其相应的蒙版执行相同的裁剪增强？答案

【问题标题】：How to perform the same crop augmentation on both the image and its corresponding mask?如何对图像及其相应的蒙版执行相同的裁剪增强？
【发布时间】：2022-11-24 20:03:39
【问题描述】：

我的代码是：

randomScale = random.uniform(0.08, 1.0)
        CPtransform = transforms.RandomResizedCrop((self.height, self.width), scale=(randomScale, randomScale), ratio=(1,1), interpolation=2)
        toImage = T.ToPILImage()
        padImage= CPtransform(toImage(image).convert("L"))
        padMask = CPtransform(toImage(mask).convert("L"))
        return TF.to_tensor(padImage), TF.to_tensor(padMask)

但是如图所示，掩模与增强后的图像不对应。我对它们使用的功能都是一样的，但结果不同。

有人可以帮忙吗？谢谢！

【问题讨论】：

标签： tensorflow deep-learning tensor torchvision data-augmentation

【解决方案1】：

您可以concat 图像和蒙版并将其转换为单个张量并进行转换。

image = T.PILToTensor()(pil_image)
mask = T.PILToTensor()(pil_mask)

# concatenate the images and apply transform:
both_images = torch.cat((image, mask),0)

# Apply the transformations to both images simultaneously
transformed_images = CPtransform(both_images)

#get transformed image and mask separately
image_trans = transformed_images[:image.shape[0]]
mask_trans = transformed_images[image.shape[0]:]

【讨论】：