RandomPosterize

class torchvision.transforms.v2.RandomPosterize(bits: int, p: float = 0.5)

以给定概率对图像或视频进行海报化处理，通过减少每个颜色通道的位数来实现。

如果输入是 torch.Tensor，它应该是 torch.uint8 类型，并且期望具有 […, 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，则期望其模式为“L”或“RGB”。

参数:

• bits (int) – 要为每个通道保留的位数（0-8）

• p (float) – 图像被海报化处理的概率。默认值为 0.5

使用 RandomPosterize 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