Resize

class torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=InterpolationMode.BILINEAR, max_size=None, antialias=True)

将输入图像调整为给定尺寸。如果图像是 torch Tensor，则预期其形状为 […, H, W]，其中 … 表示最多两个前导维度

参数:

• size (sequence 或 int) –

  期望的输出尺寸。如果 size 是一个序列，如 (h, w)，输出尺寸将匹配此序列。如果 size 是一个 int，图像的较短边将匹配此数字。即，如果 height > width，则图像将缩放到 (size * height / width, size)。

  注意

  在 torchscript 模式下不支持 size 为单个 int，请使用长度为 1 的序列：[size, ]。

• interpolation (InterpolationMode) – 由 torchvision.transforms.InterpolationMode 定义的期望插值枚举。默认为 InterpolationMode.BILINEAR。如果输入是 Tensor，仅支持 InterpolationMode.NEAREST、InterpolationMode.NEAREST_EXACT、InterpolationMode.BILINEAR 和 InterpolationMode.BICUBIC。也接受相应的 Pillow 整数常量，例如 PIL.Image.BILINEAR。

• max_size (int, 可选) – 调整大小后图像较长边的最大允许尺寸。如果图像较长边在根据 size 调整大小后大于 max_size，则 size 将被覆盖，使较长边等于 max_size。结果是，较短边可能小于 size。这仅在 size 是 int (或在 torchscript 模式下是长度为 1 的序列) 时支持。

• antialias (bool, 可选) –

  是否应用抗锯齿。它仅影响具有双线性或双三次模式的 张量，否则将被忽略：对于 PIL 图像，在双线性或双三次模式下始终应用抗锯齿；在其他模式下（对于 PIL 图像和张量），抗锯齿没有意义，此参数将被忽略。可能的值为

  • True (默认)：将对抗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设置。

  • 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会应用抗锯齿，因为 PIL 不支持无抗锯齿。

  • None：等同于张量的 False 和 PIL 图像的 True。此值是为了兼容旧版本而存在，除非您确实知道自己在做什么，否则您可能不想使用它。

  默认值从 v0.17 中的 None 更改为 True，以使 PIL 和 Tensor 后端保持一致。

使用 Resize 的示例

变换示例

变换示例

forward(img)

参数:

img (PIL Image 或 Tensor) – 要缩放的图像。

返回:

缩放后的图像。

返回类型:

PIL Image 或 Tensor