resize¶

torchvision.transforms.functional.resize(img: Tensor, size: list[int], interpolation: InterpolationMode = InterpolationMode.BILINEAR, max_size: Optional[int] = None, antialias: Optional[bool] = True) → Tensor[源代码]¶

将输入图像调整到指定大小。如果图像是 torch Tensor，则预计其形状为 [..., H, W]，其中 ... 表示任意数量的前导维度。

参数:

img (PIL Image 或 Tensor) – 要调整大小的图像。
size (序列或 int) –
所需的输出大小。如果 size 是 (h, w) 这样的序列，则输出大小将与之匹配。如果 size 是一个整数，则图像的较短边将匹配此数字，同时保持纵横比。即，如果 height > width，则图像将缩放到 \(\left(\text{size} \times \frac{\text{height}}{\text{width}}, \text{size}\right)\)。

注意

在 torchscript 模式下，不支持将 size 作为单个整数，请使用长度为 1 的序列：[size, ]。
interpolation (InterpolationMode) – 由 torchvision.transforms.InterpolationMode 定义的所需插值枚举。默认为 InterpolationMode.BILINEAR。如果输入是 Tensor，仅支持 InterpolationMode.NEAREST、InterpolationMode.NEAREST_EXACT、InterpolationMode.BILINEAR 和 InterpolationMode.BICUBIC。相应的 Pillow 整数常量，例如 PIL.Image.BILINEAR 也被接受。
max_size (int, optional) – 调整大小后的图像较长边的允许最大值。如果图像的较长边在根据 size 调整大小时大于 max_size，则 size 将被覆盖，以便较长边等于 max_size。结果是，较短边可能小于 size。这仅在 size 是一个整数（或在 torchscript 模式下是长度为 1 的序列）时才受支持。
antialias (bool, 可选) –
是否应用抗锯齿。它仅影响双线性或双三次模式的张量，否则将被忽略：在 PIL 图像上，抗锯齿始终在双线性或双三次模式下应用；在其他模式（对于 PIL 图像和张量）下，抗锯齿没有意义，并且此参数将被忽略。可能的值为
- True (默认)：将对双线性或双三次模式应用抗锯齿。其他模式不受影响。这可能是您想要使用的。
- False：将不对任何模式下的张量应用抗锯齿。PIL 图像在双线性或双三次模式下仍然进行抗锯齿处理，因为 PIL 不支持无抗锯齿。
- None：对于张量相当于 False，对于 PIL 图像相当于 True。此值是出于历史原因而存在的，除非您真正了解自己在做什么，否则可能不希望使用它。
默认值在 v0.17 中从 None 更改为 True，以使 PIL 和 Tensor 后端保持一致。

返回: