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)

随机更改图像的亮度、对比度、饱和度和色调。如果图像为 torch 张量，则期望其形状为 […, 1 或 3, H, W]，其中 … 表示任意数量的前导维度。如果 img 为 PIL 图像，则不支持模式“1”、“I”、“F”和具有透明度（alpha 通道）的模式。

参数：

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

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

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

• hue (float 或 python:float 的元组 (min, max)) – 抖动色调的程度。hue_factor 从 [-hue, hue] 或给定的 [min, max] 中均匀选择。应有 0<= hue <= 0.5 或 -0.5 <= min <= max <= 0.5。要抖动色调，输入图像的像素值必须为非负数才能转换为 HSV 空间；因此，如果您将图像归一化为具有负值的区间，或在使用此函数之前使用生成负值的插值，则它将不起作用。

使用 ColorJitter 的示例

变换的图示

变换的图示

forward(img)

参数：

img (PIL Image 或 Tensor) – 输入图像。

返回值：

颜色抖动后的图像。

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参数。

参数：

• brightness (python:float 元组 (最小值, 最大值), 可选) – 从中均匀选择亮度因子的范围。传递 None 以关闭变换。

• contrast (python:float 元组 (最小值, 最大值), 可选) – 从中均匀选择对比度因子的范围。传递 None 以关闭变换。

• saturation (python:float 元组 (最小值, 最大值), 可选) – 从中均匀选择饱和度因子的范围。传递 None 以关闭变换。

• hue (python:float 元组 (最小值, 最大值), 可选) – 从中均匀选择色相因子的范围。传递 None 以关闭变换。

返回值：

用于应用随机变换的参数及其随机顺序。

返回类型：

元组