five_crop

torchvision.transforms.functional.five_crop(img: Tensor, size: list[int]) → tuple[torch.Tensor, torch.Tensor, torch.Tensor, torch.Tensor, torch.Tensor]

将给定图像裁剪为四个角落和中心裁剪。如果图像是 Torch Tensor，则应具有 […, H, W] 形状，其中 … 表示任意数量的前导维度

注意

此转换会返回一个图像元组，因此您 `Dataset` 返回的输入和目标数量可能不匹配。

参数:

• img (PIL Image 或 Tensor) – 要裁剪的图像。

• size (sequence 或 int) – 裁剪的期望输出尺寸。如果 size 是一个整数而不是像 (h, w) 这样的序列，则会进行一个正方形裁剪 (size, size)。如果提供一个长度为 1 的序列，它将被解释为 (size[0], size[0])。

返回:

元组 (tl, tr, bl, br, center) 分别对应左上角、右上角、左下角、右下角和中心裁剪。

返回类型:

元组

使用 `five_crop` 的示例

转换图示

转换图示