動機

画像系の深層学習において、画像データの増強（data augmentation）が必要であります。その中、画像セグメンテーションのend-2-end学習において、入力画像と教師画像を同じ角度でランダムに回転する必要があります。それを実現するために、random変数を用いる方法をまとめます。

実現方法

from torchvision import transforms
import random
from PIL import Image
import os
from matplotlib import pyplot as plt

# 画像を読み込む
d = '../data/homes/test_input/'
img0 = Image.open(os.path.join(d, '352.jpg'))
img1 = Image.open(os.path.join(d, '95.jpg'))

# ランダム変数を生成
s = random.randint(0, 2 ** 32)

# 同じランダム変数を設定して画像を同じ角度に回転することが可能
random.seed(s)
img0 = transforms.RandomRotation(180)(img0)
plt.imshow(img0)
plt.show()

random.seed(s)
img1 = transforms.RandomRotation(180)(img1)
plt.imshow(img1)
plt.show()