gaussian_blur¶
- torchvision.transforms.functional.gaussian_blur(img: Tensor, kernel_size: list[int], sigma: Optional[list[float]] = None) Tensor[源代码]¶
根据给定的核对图像执行高斯模糊
卷积将使用与核大小相对应的反射填充，以保持输入形状。如果图像是 Torch Tensor，则期望其形状为 [..., H, W]，其中 ... 表示最多一个前导维度。
- 参数:
img (PIL Image 或 Tensor) – 要模糊的图像
kernel_size (sequence of python:ints 或 int) –
高斯核大小。可以是整数序列，如
(kx, ky)，或者用于方形核的单个整数。注意
在 torchscript 模式下，不支持将 kernel_size 作为单个 int，请使用长度为 1 的序列：
[ksize, ]。sigma (sequence of python:floats 或 float, optional) –
高斯核标准差。可以是浮点数序列，如
(sigma_x, sigma_y)，或者用于在 X/Y 方向上定义相同 sigma 的单个浮点数。如果为 None，则使用kernel_size计算得到sigma = 0.3 * ((kernel_size - 1) * 0.5 - 1) + 0.8。默认值为 None。注意
在 torchscript 模式下，不支持将 sigma 作为单个 float，请使用长度为 1 的序列：
[sigma, ]。
- 返回:
图像的高斯模糊版本。
- 返回类型:
PIL 图像或张量
使用
gaussian_blur的示例
