gaussian_blur

torchvision.transforms.functional.gaussian_blur(img: Tensor, kernel_size: List[int], sigma: Optional[List[float]] = None) → Tensor

通过给定的内核对图像执行高斯模糊

卷积将使用与内核大小相对应的反射填充，以保持输入形状。如果图像是 torch Tensor，则应具有 […, H, W] 形状，其中 … 表示最多一个前导维度。

参数:

• img (PIL Image 或 Tensor) – 要模糊的图像

• kernel_size (sequence of python:ints 或 int) –

  高斯内核大小。可以是整数序列，如 (kx, ky) 或单个整数表示方形内核。

  注意

  在 torchscript 模式下，不支持将 kernel_size 作为单个整数，请使用长度为 1 的序列：[ksize, ]。

• sigma (sequence of python:floats 或 float, 可选) –

  高斯内核标准差。可以是浮点数序列，如 (sigma_x, sigma_y) 或单个浮点数，用于定义 X/Y 方向上相同的 sigma。如果为 None，则使用 kernel_size 计算，公式为 sigma = 0.3 * ((kernel_size - 1) * 0.5 - 1) + 0.8。默认为 None。

  注意

  在 torchscript 模式下，不支持将 sigma 作为单个浮点数，请使用长度为 1 的序列：[sigma, ]。

返回:

图像的高斯模糊版本。

返回类型:

PIL 图像或 Tensor

使用 gaussian_blur 的示例

转换的图示

转换的图示