gaussian_blur

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

使用给定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 张量，则它应该具有 […, 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 (python:ints 序列 或 int) –

  高斯内核大小。可以是像 (kx, ky) 这样的整数序列，或者对于方形内核可以使用单个整数。

  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 (python:floats 序列 或 float, 可选) –

  高斯内核标准偏差。可以是像 (sigma_x, sigma_y) 这样的浮点数序列，或者可以使用单个浮点数来定义 X/Y 方向上的相同 sigma。如果为 None，则使用 kernel_size 计算为 sigma = 0.3 * ((kernel_size - 1) * 0.5 - 1) + 0.8。默认值，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, ]。

返回值：

图像的高斯模糊版本。

返回类型：

PIL Image 或 Tensor

使用 gaussian_blur 的示例

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