transforms.Resize 和 PIL 的 resize 有什么区别？

Q：pytorch 的 torchvision 的 transforms.Resize 和 PIL 的 resize 有什么区别？

A：transforms.Resize 和 PIL.Image.resize 都可以用于调整图像大小，但它们的实现方式略有不同，主要体现在以下几个方面：

• 输入参数类型不同：transforms.Resize 接受的参数可以是整数、元组或列表，分别表示调整后的宽度和高度；而 PIL.Image.resize 接受的参数是一个元组或列表，分别表示调整后的尺寸。
• 处理方式不同：transforms.Resize 的处理方式是根据输入参数调整图像的长和宽，同时保持宽高比例不变。如果只提供一个参数，则图像的长和宽会根据该参数进行缩放。如果提供两个参数，则图像的长和宽会被分别缩放到指定的大小。在缩放时，可能会进行插值操作，以获得更平滑的效果。
• PIL.Image.resize 的处理方式是根据输入参数直接调整图像的尺寸，不保持宽高比例不变。如果新的尺寸与原始尺寸不同，会进行插值操作以适应新的尺寸。
• 输出类型不同：transforms.Resize 的输出是一个 PIL.Image 对象，可以使用 ToTensor 转换成 tensor，而 PIL.Image.resize 的输出是一个 PIL.Image 对象。

综上所述，transforms.Resize 更适合在数据增强时使用，而 PIL.Image.resize 更适合在对单张图像进行简单处理时使用。

Q：transforms.Resize 和 PIL 的 resize 的插值方式有区别吗？
A：是的，transforms.Resize 和 PIL 的 resize 的默认插值方式是不同的。

在 transforms.Resize 中，默认使用的是 PIL.Image.BILINEAR，即双线性插值。而在 PIL 的 resize 中，默认使用的是 PIL.Image.BICUBIC，即三次样条插值。

当然，transforms.Resize 也可以指定其他的插值方式，如 PIL.Image.NEAREST（最近邻插值）、PIL.Image.BICUBIC 等。同样地，也可以在 PIL 的 resize 中指定其他的插值方式。