Intelligence本記事では、torchvisionとkorniaを用いた画像処理一覧と処理結果の比較を紹介します。みモデルのダウンロード、データセットのダウンロードなどの機能が提供されています。torchaudio上記のようにpytorchと一緒にインストールされることが多くpytorchを使うなら一緒に必ずインストールしているライブラリです。korniakorniaも同様に、Pytorchと連携可能なコンピュータービジョン用ライブラリです。torchvisionと異なり、画像変換に特化した機能が提供されています。torchvisionの後発になるため、画像変換の種類等が拡張されています。画像変換一覧korniaとtorchvisionの画像変換をサンプルコードと共に紹介します。このデモはPythonで実装しています。Pythonの実装に不安がある方、Pythonを使った機械学習について詳しく勉強したい方は、以下の書籍やオンライン講座などがおすすめです。本記事では、現役機械学習エンジニアとして働く筆者が実際に読んだ書籍の中でおすすめの書籍をレベル別に紹介しています。本記事では、機械学習エンジニアとして働く筆者が、AI・機械学習をまったく知らない方でも取り組みやすいおすすめのオンライン講座をご紹介しています。本記事では、こちらの画像に様々な画像変換処理を行っていきます。HorizontalFlip画像を水平方向に反転します。out_pil)concat左側がkornia、右側がtorchvisionです。VerticalFlip画像を垂直方向に反転します。out_pil)concatRotation画像を回転します。torchvisionと比較し、Korniaの出力結果はエッジが滑らかです。out_pil)concatCenterCrop画像の中心部分をCropping(切り抜き)します。out_pil)concatErasing画像の一部分を除去します。行列を使って座標を変換します。torchvisionと比較し、Korniaの出力結果はエッジが滑らかです。任意の形の四角形から別の形の四角形に変換します。torchvisionと比較し、Korniaの出力結果はエッジが滑らかです。out_pil)concatGrayscaleピクセルの標本値に光度以外の情報が含まれていない画像に変換します。out_pil)concatコントラスト調整コントラスト調整を行います。KorniaはOpenCVと同じアプローチを採用しています。画像の明るさを調整します。KorniaはOpenCVと同じアプローチを採用しています。赤色(R)、イエロー(Y)、緑色(G)、シアン(C)、青色(B)、マゼンタ(M)それぞれの色調を、色相環の回転方向に調整します。KorniaはOpenCVと同じアプローチを採用しています。画像の階調の応答特性を示す数値の調整します。色空間の中央軸からの距離の調整します。画像をぼやけさせます。画像に動きのあるブレを付与します。torchvisionにモーションブラーを付与する機能はありません。out_pil)concatソラリゼーション画像に白黒反転加工を行います。カメラのネガフィルムのような画像になります。out_pil)concatイコライズ画像の明るさ、カラー成分を平均化します。out_pil)concatポスタライゼーショントーンの連続的なグラデーションをトーンの少ないいくつかの領域に変換します。out_pil)concatシャープネス画像の輪郭を調整します。out_pil)concatまとめ本記事では、korniaとtorchvisionの画像変換方法を紹介しました。Augmentationを行うケースは多々あると思います。モーションブラーなど自力で実装するとなるとなかなか骨が折れます。ライブラリを活用して楽に開発していきたいものです。本記事では、画像変換処理にフォーカスしてご紹介しました。機械学習について学術的に体系立てて学びたいという方には以下の書籍などがお勧めです。*このブログについてホームサイトマップTeDokologyTeDokology。