ColorJitter

class torchvision.transforms.ColorJitter(brightness: Union[float, Tuple[float, float]] = 0, contrast: Union[float, Tuple[float, float]] = 0, saturation: Union[float, Tuple[float, float]] = 0, hue: Union[float, Tuple[float, float]] = 0)

随机改变图像的亮度、对比度、饱和度和色相。如果图像是 torch Tensor，则其形状应为 […, 1 或 3, H, W]，其中 … 表示任意数量的前导维度。如果 img 是 PIL Image，则不支持模式 “1”、“I”、“F”以及带透明度（Alpha 通道）的模式。

参数：

• brightness (float 或 python:float 的元组 (min, max)) – 亮度抖动的程度。brightness_factor 从 [max(0, 1 - brightness), 1 + brightness] 或给定的 [min, max] 中均匀选取。应为非负数。

• contrast (float 或 python:float 的元组 (min, max)) – 对比度抖动的程度。contrast_factor 从 [max(0, 1 - contrast), 1 + contrast] 或给定的 [min, max] 中均匀选取。应为非负数。

• saturation (float 或 python:float 的元组 (min, max)) – 饱和度抖动的程度。saturation_factor 从 [max(0, 1 - saturation), 1 + saturation] 或给定的 [min, max] 中均匀选取。应为非负数。

• hue (float 或 python:float 的元组 (min, max)) – 色相抖动的程度。hue_factor 从 [-hue, hue] 或给定的 [min, max] 中均匀选取。应满足 0 <= hue <= 0.5 或 -0.5 <= min <= max <= 0.5。为了抖动色相，输入图像的像素值在转换为 HSV 空间时必须是非负的；因此，如果你在应用此函数之前将图像归一化到包含负值的区间，或使用产生负值的插值方法，则此功能将不起作用。

使用 ColorJitter 的示例

变换示例

变换示例

forward(img)

参数：

img (PIL Image 或 Tensor) – 输入图像。

返回：

经过颜色抖动的图像。

返回类型：

PIL Image 或 Tensor

static get_params(brightness: Optional[List[float]], contrast: Optional[List[float]], saturation: Optional[List[float]], hue: Optional[List[float]]) → Tuple[Tensor, Optional[float], Optional[float], Optional[float], Optional[float]]

获取应用于图像的随机变换的参数。

参数：

• brightness (python:float 的元组 (min, max), 可选) – brightness_factor 均匀选取的范围。传入 None 以关闭此变换。

• contrast (python:float 的元组 (min, max), 可选) – contrast_factor 均匀选取的范围。传入 None 以关闭此变换。

• saturation (python:float 的元组 (min, max), 可选) – saturation_factor 均匀选取的范围。传入 None 以关闭此变换。

• hue (python:float 的元组 (min, max), 可选) – hue_factor 均匀选取的范围。传入 None 以关闭此变换。

返回：

用于应用随机变换的参数及其随机顺序。

返回类型：

tuple