ColorJitter

class torchvision.transforms.v2.ColorJitter(brightness: Optional[Union[float, Sequence[float]]] = None, contrast: Optional[Union[float, Sequence[float]]] = None, saturation: Optional[Union[float, Sequence[float]]] = None, hue: Optional[Union[float, Sequence[float]]] = None)

随机改变图像或视频的亮度、对比度、饱和度和色调。

如果输入是 torch.Tensor，则期望其形状为 [..., 1 或 3, H, W]，其中 ... 表示任意数量的前导维度。如果 img 是 PIL 图像，则不支持模式“1”、“I”、“F”以及带有透明度（alpha 通道）的模式。

参数:

• brightness (float 或 tuple of python:float (min, max)) – 抖动亮度的程度。brightness_factor 均匀地选择自 [max(0, 1 - brightness), 1 + brightness] 或给定的 [min, max]。应为非负数。

• contrast (float 或 tuple of python:float (min, max)) – 抖动对比度的程度。contrast_factor 均匀地选择自 [max(0, 1 - contrast), 1 + contrast] 或给定的 [min, max]。应为非负数。

• saturation (float 或 tuple of python:float (min, max)) – 抖动饱和度的程度。saturation_factor 均匀地选择自 [max(0, 1 - saturation), 1 + saturation] 或给定的 [min, max]。应为非负数。

• hue (float 或 tuple of python:float (min, max)) – 抖动色调的程度。hue_factor 均匀地选择自 [-hue, hue] 或给定的 [min, max]。应有 0<= hue <= 0.5 或 -0.5 <= min <= max <= 0.5。要抖动色调，输入图像的像素值在转换为 HSV 空间之前必须是非负的；因此，如果将图像归一化到包含负值的区间，或在使用此函数之前使用会生成负值的插值，则此功能将不起作用。

ColorJitter 的用法示例

转换图示

转换图示

static get_params(brightness: Optional[list[float]], contrast: Optional[list[float]], saturation: Optional[list[float]], hue: Optional[list[float]]) → tuple[torch.Tensor, Optional[float], Optional[float], Optional[float], Optional[float]]

获取将应用于图像的随机变换的参数。

参数:

• brightness (tuple of python:float (min, max), optional) – brightness_factor 均匀选择的范围。传递 None 可关闭变换。

• contrast (tuple of python:float (min, max), optional) – contrast_factor 均匀选择的范围。传递 None 可关闭变换。

• saturation (tuple of python:float (min, max), optional) – saturation_factor 均匀选择的范围。传递 None 可关闭变换。

• hue (tuple of python:float (min, max), optional) – hue_factor 均匀选择的范围。传递 None 可关闭变换。

返回:

用于应用具有随机顺序的随机变换的参数。

返回类型:

元组

make_params(flat_inputs: list[Any]) → dict[str, 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

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