RandomEqualize

class torchvision.transforms.v2.RandomEqualize(p: float = 0.5)

以给定的概率对给定图像或视频的直方图进行均衡化。

如果输入是 torch.Tensor，则它应具有 […, 1 或 3, H, W] 的形状，其中 … 表示任意数量的前导维度。如果 img 是 PIL Image，则它应为 “P”、“L” 或 “RGB” 模式。

参数:

p (float) – 图像被均衡化的概率。默认值为 0.5

使用 RandomEqualize 的示例

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