RandomPerspective

class torchvision.transforms.RandomPerspective(distortion_scale=0.5, p=0.5, interpolation=InterpolationMode.BILINEAR, fill=0)

以给定的概率对给定图像执行随机透视变换。如果图像是 torch Tensor，则它应具有 […, H, W] 形状，其中 … 表示任意数量的前导维度。

参数:

• distortion_scale (float) – 用于控制失真程度的参数，范围从 0 到 1。默认为 0.5。

• p (float) – 图像被变换的概率。默认为 0.5。

• interpolation (InterpolationMode) – 由 torchvision.transforms.InterpolationMode 定义的所需插值枚举。默认为 InterpolationMode.BILINEAR。如果输入是 Tensor，则仅支持 InterpolationMode.NEAREST 和 InterpolationMode.BILINEAR。也接受相应的 Pillow 整数常量，例如 PIL.Image.BILINEAR。

• fill (sequence 或 number) – 转换图像外部区域的像素填充值。默认为 0。如果给定一个数字，则该值分别用于所有波段。

使用 RandomPerspective 的示例

关键点上的变换

关键点上的变换

转换图示

转换图示

forward(img)

参数:

img (PIL Image 或 Tensor) – 要进行透视变换的图像。

返回:

随机变换后的图像。

返回类型:

PIL 图像或张量

static get_params(width: int, height: int, distortion_scale: float) → tuple[list[list[int]], list[list[int]]]

为随机透视变换获取 perspective 的参数。

参数:

• width (int) – 图像的宽度。

• height (int) – 图像的高度。

• distortion_scale (float) – 用于控制失真程度的参数，范围从 0 到 1。

返回:

包含原始图像的 [左上角、右上角、右下角、左下角] 的列表，包含变换后图像的 [左上角、右上角、右下角、左下角] 的列表。