在深度学习领域，图像分类、分割、目标识别等任务中，经常需要处理各种类型的数据。这些数据往往不是期望的格式，这时候就需要进行数据转换。本文将介绍如何使用PyTorch的torchvision.transforms模块来进行图像数据的转换和增强。
图像转换是数据预处理的重要环节，它可以帮助将数据转换成适合训练的格式。以下是一些常用的图像转换技术：
在PyTorch中，通常使用张量（tensor）来处理数据。如果输入数据是NumPy数组或PIL图像，可以使用ToTensor将其转换为张量格式。转换后的张量形式为（C * H * W），并且会将像素值从0-255的范围缩放到0-1。
transform = transforms.ToTensor()
标准化操作会根据均值和标准差对张量图像进行标准化。它有三个参数：mean、std和inplace。需要为三个通道提供均值序列作为'mean'参数，同样地，为'std'参数提供标准差序列。如果将'inplace'设置为True，则当前张量将反映这些变化。
transforms.Normalize([meanOfChannel1, meanOfChannel2, meanOfChannel3], [stdOfChannel1, stdOfChannel2, stdOfChannel3])
这个转换将在图像中心进行裁剪。可以提供想要的裁剪尺寸（高度，宽度）作为输入到transforms.CenterCrop()。如果提供的裁剪尺寸大于原始尺寸，图像将在边缘处用0填充。
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.CenterCrop((200, 100))])
这个转换将以给定的概率随机水平翻转图像。可以通过参数'p'设置这个概率。默认值p为0.5。
transform = transforms.Compose([transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.9)])
这个转换将随机旋转图像一个角度。可以将角度（以度为单位）作为输入提供给参数“degrees”。
transform = transforms.Compose([transforms.RandomRotation(degrees=180)])
这个转换将原始的RGB图像转换为灰度（即黑白）图像。可以提供想要的输出通道数作为参数“num_output_channels”。
transform = transforms.Compose([transforms.Grayscale(num_output_channels=1)])
这个转换将使用随机选择的高斯模糊对图像进行模糊处理。必须提供kernel_size参数。
transform = transforms.Compose([transforms.GaussianBlur(kernel_size=5)])
这个转换将随机应用给定的一系列转换，概率为p。
transform = transforms.RandomApply([transforms.RandomSizedCrop(200), transforms.RandomHorizontalFlip()], p=0.6)
一直在使用Compose()。为了明确定义，它将多个转换组合在一起。
transforms.Compose([transforms.Grayscale(1), transforms.CenterCrop(10), transforms.ToTensor()])
在所有学到的转换中，可能会注意到参数是随机生成的。这通常足以进行数据增强。但是，有时可能需要更精细地控制转换管道。在这种情况下，可以使用功能性转换。在这里，可以指定或生成所有参数。一个额外的好处是，一个特别定义的功能性转换可以应用于多个图像。
所有功能性转换都可以从torchvision.transforms.functional访问。
这个转换专注于调整图像的亮度。它以PyTorch张量的形式接受图像作为输入。它还有一个重要的参数“brightness_factor”。这将表示如何实际改变亮度。例如，如果值为1，将得到与输入相同的图像。如果值大于1，将得到一个更亮的图像。如果它小于1，将得到一个更暗的图像。可以根据需要传递一个浮点值。返回的图像将在张量或PIL图像中。
new_img = transforms.functional.adjust_brightness(image, brightness_factor=2)
在上面看到了如何调整亮度，这里有另一个转换用于调整图像的对比度。它接受两个输入参数：张量形式的图像和“contrast_factor”。第二个参数将输入一个浮点值，这将告诉如何调整对比度。但它不能是负数。
new_img = transforms.functional.adjust_contrast(image, contrast_factor=3.8)
色调是图像的一个重要属性。PyTorch允许通过transforms.functional.adjust_hue来调整它。想知道它是怎么工作的吗？首先，图像将被转换为HSV（色调、饱和度、值）形式。变化将根据参数在H通道中进行。更改后，图像将被转换回其原始形式。这个的重要参数是“hue_factor”。它可以是一个在[-0.5, 0.5]范围内的浮点值。尝试实现以下示例。
new_img = transforms.functional.adjust_hue(image, hue_factor=0.3)
这是调整输入图像的彩色饱和度。与上述情况类似，有一个“saturation_factor”参数，它决定了如何变化饱和度。这输入一个浮点值。如果将其设置为0，将得到一个黑白图像。
new_img = transforms.functional.adjust_saturation(image, saturation_factor=6)
可以通过这个转换调整图像的锐度。它接受一个浮点值作为“sharpness_factor”参数的输入。这个值可以是任何非负数。在下面的代码中，使用了一个锐度因子为10，这意味着转换后的图像将比原始图像锐利10倍。
new_img = transforms.functional.adjust_sharpness(image, sharpness_factor=10)
这个转换将均衡化图像的直方图。这是如何发生的？它将对输入应用非线性映射，这将在输出中创建一个灰度值的均匀分布。
new_img = transforms.functional.equalize(image)
这些是一些重要的功能性转换，它们将帮助在图像预处理阶段。它们也可以以组合的方式一起使用。