PyTorch中如何对两张图像执行相同的随机裁剪变换？

当然可以不用编写自定义函数！PyTorch的torchvision.transforms模块已经提供了现成工具，能让你轻松对两张图像执行完全一致的随机裁剪操作，核心就是先固定随机裁剪的参数，再把这个参数统一应用到两张图像上。

具体步骤如下：

• 首先导入需要的模块：

  import torchvision.transforms as transforms
  from PIL import Image  # 假设你用PIL加载图像
  

• 初始化随机裁剪的变换实例，指定你需要的裁剪尺寸：

  # 示例为裁剪成224x224的尺寸，可替换为你需要的大小
  crop_transform = transforms.RandomCrop(size=(224, 224))
  

• 加载你的两张图像（假设已加载为PIL Image对象img1和img2），然后获取随机裁剪的参数：

  # 从其中一张图像获取裁剪的参数（top, left, height, width）
  crop_params = crop_transform.get_params(img1, output_size=(224, 224))
  

• 最后用固定参数对两张图像分别执行裁剪：

  img1_cropped = transforms.functional.crop(img1, *crop_params)
  img2_cropped = transforms.functional.crop(img2, *crop_params)
  

这样处理后，img1_cropped和img2_cropped会是从两张原图相同位置裁剪出的结果，完美实现了一致的随机裁剪。

这个思路也适用于其他需要同步的随机变换（比如你已经实现的水平翻转）：先通过变换类的get_params方法拿到随机参数，再用transforms.functional下的对应函数统一应用参数，就能避免每次调用变换时生成新的随机值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Joy Mazumder