GaussianBlur

class torchvision.transforms.GaussianBlur(kernel_size, sigma=(0.1, 2.0))

使用隨機選擇的高斯模糊來模糊圖像。如果圖像為 torch Tensor，則預期具有 […, C, H, W] 形狀，其中 … 表示最多一個前導維度。

參數:

• kernel_size (int 或 序列) – 高斯核心的大小。

• sigma (float 或 python:float 的元組 (min, max)) – 用於建立核心以執行模糊的標準差。如果為 float，則 sigma 是固定的。如果它是 float 的元組 (min, max)，則 sigma 會在給定範圍內均勻隨機選擇。

回傳:

輸入影像的高斯模糊版本。

回傳類型:

PIL 圖片或 Tensor

使用 GaussianBlur 的範例

轉換的說明

轉換的說明

forward(img: Tensor) → Tensor

參數:

img (PIL 圖片 或 Tensor) – 要模糊的圖片。

回傳:

高斯模糊圖片

回傳類型:

PIL 圖片或 Tensor

static get_params(sigma_min: float, sigma_max: float) → float

選擇用於隨機高斯模糊的 sigma。

參數:

• sigma_min (float) – 可以為模糊核心選擇的最小標準差。

• sigma_max (float) – 可以為模糊核心選擇的最大標準差。

回傳:

要傳遞的標準差，用於計算高斯模糊的 kernel。

回傳類型:

float（浮點數）