উজ্জ্বলতা, বৈসাদৃশ্য, স্যাচুরেশন এবং বর্ণ হল একটি চিত্রের গুরুত্বপূর্ণ কারণ যা এর চেহারাকে প্রভাবিত করতে পারে। PyTorch প্রদান করে ' কালারজিটার() ” নির্দিষ্ট ছবির উজ্জ্বলতা, বৈসাদৃশ্য, স্যাচুরেশন এবং হিউ এলোমেলোভাবে সামঞ্জস্য করার পদ্ধতি। ব্যবহারকারীরা প্রতিটি প্যারামিটারের জন্য একটি টিপল বা একটি একক মান হিসাবে মানগুলির পরিসর নির্দিষ্ট করতে পারেন। এই পদ্ধতিটি নির্দিষ্ট পরিসর থেকে এলোমেলোভাবে পরিবর্তিত পছন্দসই কারণগুলির সাথে একটি নতুন সামঞ্জস্যপূর্ণ চিত্র প্রদান করে।
এই ব্লগটি PyTorch-এ ছবির উজ্জ্বলতা, বৈসাদৃশ্য, স্যাচুরেশন এবং হিউ সামঞ্জস্য করার পদ্ধতিটি ব্যাখ্যা করবে।
পাইটর্চে চিত্রের উজ্জ্বলতা, বৈসাদৃশ্য, স্যাচুরেশন এবং হিউ কীভাবে এলোমেলোভাবে সামঞ্জস্য করবেন?
এলোমেলোভাবে PyTorch-এ একটি ছবির উজ্জ্বলতা, বৈসাদৃশ্য, স্যাচুরেশন এবং হিউ সামঞ্জস্য করতে, নীচের তালিকাভুক্ত পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:
ধাপ 1: Google Colab-এ একটি ছবি আপলোড করুন
প্রথমে, Google Colab খুলুন এবং নীচের হাইলাইট করা আইকনগুলিতে ক্লিক করুন৷ তারপরে, কম্পিউটার থেকে নির্দিষ্ট চিত্রটি চয়ন করুন এবং এটি আপলোড করুন:
পরবর্তীকালে, ছবিটি Google Colab-এ আপলোড করা হবে:
এখানে, আমরা নিম্নলিখিত চিত্রটি আপলোড করেছি এবং আমরা এলোমেলোভাবে এর উজ্জ্বলতা, বৈপরীত্য, স্যাচুরেশন এবং রঙ সামঞ্জস্য করব:
ধাপ 2: প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন
পরবর্তী, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন। উদাহরণস্বরূপ, আমরা নিম্নলিখিত লাইব্রেরিগুলি আমদানি করেছি:
আমদানি মশালtorchvision.transforms আমদানি করুন হিসাবে রূপান্তরিত করে
পিআইএল আমদানি ছবি থেকে
এখানে:
-
- ' আমদানি মশাল ” পাইটর্চ লাইব্রেরি আমদানি করে।
- ' torchvision.transforms হিসাবে ট্রান্সফর্ম আমদানি করুন ” টর্চভিশন থেকে রূপান্তর মডিউল আমদানি করে যা একটি নিউরাল নেটওয়ার্কে খাওয়ানোর আগে ইমেজ ডেটা প্রিপ্রসেস করতে ব্যবহৃত হয়।
- ' পিআইএল আমদানি ছবি থেকে ” বিভিন্ন ইমেজ ফাইল ফরম্যাট খুলতে এবং সংরক্ষণ করতে ব্যবহৃত হয়:
ধাপ 3: ইনপুট ইমেজ পড়ুন
এর পরে, কম্পিউটার থেকে ইনপুট চিত্রটি পড়ুন। এখানে, আমরা পড়ছি ' flowers_img.jpg 'এবং এটি 'এ সংরক্ষণ করা হচ্ছে input_img পরিবর্তনশীল:
input_img = Image.open ( 'flowers_img.jpg' )
ধাপ 4: একটি রূপান্তর সংজ্ঞায়িত করুন
তারপরে, উপরের ইনপুট চিত্রের উজ্জ্বলতা, বৈসাদৃশ্য, স্যাচুরেশন এবং রঙ সামঞ্জস্য করতে একটি রূপান্তর সংজ্ঞায়িত করুন। এখানে, আমরা এই কারণগুলির জন্য নিম্নলিখিত মানগুলি সংজ্ঞায়িত করেছি:
transform = transforms.ColorJitter ( উজ্জ্বলতা = 1.5 , বিপরীত = 1.2 , স্যাচুরেশন = 2 , রঙ = 0.3 )
ধাপ 5: ছবিতে ট্রান্সফর্ম প্রয়োগ করুন
এখন, উপরের রূপান্তরটি পছন্দসই ইনপুট চিত্রের পছন্দসই বিষয়গুলি সামঞ্জস্য করতে প্রয়োগ করুন:
new_img = রূপান্তর ( input_img )
ধাপ 6: সামঞ্জস্যপূর্ণ চিত্র প্রদর্শন করুন
অবশেষে, এটি প্রদর্শন করে সামঞ্জস্য করা চিত্রটি দেখুন:
new_img
উপরের আউটপুটটি দেখায় যে ইনপুট চিত্রের উজ্জ্বলতা, বৈসাদৃশ্য, স্যাচুরেশন এবং হিউ নির্দিষ্ট বিষয়গুলির সাথে সফলভাবে সামঞ্জস্য করা হয়েছে।
তুলনা
মূল চিত্র এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ চিত্রের মধ্যে তুলনা নীচে দেখা যেতে পারে:
|
আসল ছবি |
সামঞ্জস্য করা ছবি |
বিঃদ্রঃ : আপনি এখানে আমাদের Google Colab নোটবুক অ্যাক্সেস করতে পারেন লিঙ্ক .
তাছাড়া, আপনি একটি চিত্রের উজ্জ্বলতা, বৈসাদৃশ্য, স্যাচুরেশন এবং রঙ সামঞ্জস্য করার বিষয়ে প্রদত্ত নিবন্ধগুলিও দেখতে পারেন:
আমরা PyTorch-এ ছবির উজ্জ্বলতা, বৈসাদৃশ্য, স্যাচুরেশন এবং হিউ এলোমেলোভাবে সামঞ্জস্য করার পদ্ধতিটি দক্ষতার সাথে ব্যাখ্যা করেছি।
উপসংহার
PyTorch-এ ছবির উজ্জ্বলতা, বৈপরীত্য, স্যাচুরেশন এবং হিউ এলোমেলোভাবে সামঞ্জস্য করতে, প্রথমে Google Colab-এ কাঙ্খিত ছবি আপলোড করুন। তারপরে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন এবং ইনপুট চিত্রটি পড়ুন। এর পরে, ব্যবহার করুন ' কালারজিটার() একটি চিত্রের উজ্জ্বলতা, স্যাচুরেশন, বৈসাদৃশ্য এবং রঙে এলোমেলো রূপান্তর প্রয়োগ করার পদ্ধতি। অবশেষে, এটি প্রদর্শন করে সামঞ্জস্য করা চিত্রটি দেখুন। এই ব্লগটি PyTorch-এ ছবির উজ্জ্বলতা, বৈসাদৃশ্য, স্যাচুরেশন এবং হিউ সামঞ্জস্য করার পদ্ধতির চিত্র তুলে ধরেছে।