CenterCrop

class torchvision.transforms.v2.CenterCrop(size: Union[int, Sequence[int]])

在中心裁剪输入。

如果输入是 torch.Tensor 或 TVTensor（例如 Image、Video、BoundingBoxes 等），它可以具有任意数量的前导批处理维度。例如，图像可以具有 [..., C, H, W] 形状。边界框可以具有 [..., 4] 形状。

如果沿任何边缘的图像尺寸小于输出尺寸，则图像将用 0 填充，然后进行中心裁剪。

参数:

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])。

使用 CenterCrop 的示例

关键点上的变换

关键点上的变换

旋转边界框上的变换

旋转边界框上的变换

转换图示

转换图示

transform(inpt: Any, params: dict[str, Any]) → Any

用于覆盖自定义变换的方法。

请参阅 如何编写自己的 v2 变换