ColorJitter

class torchvision.transforms.v2.ColorJitter(brightness: Optional[Union[float, Sequence[float]]] = None, contrast: Optional[Union[float, Sequence[float]]] = None, saturation: Optional[Union[float, Sequence[float]]] = None, hue: Optional[Union[float, Sequence[float]]] = None)

随机更改图像或视频的亮度、对比度、饱和度和色调。

如果输入是 torch.Tensor，则预期具有 […, 1 或 3, H, W] 形状，其中 … 表示任意数量的前导维度。如果 img 是 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 元组 (min, max)) – 亮度抖动量。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 元组 (min, max)) – 对比度抖动量。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 元组 (min, max)) – 饱和度抖动量。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 元组 (min, max)) – 色调抖动量。hue_factor 从 [-hue, hue] 或给定的 [min, max] 中均匀选择。应满足 0<= hue <= 0.5 或 -0.5 <= min <= max <= 0.5。为了抖动色调，输入图像的像素值必须是非负数，以便转换为 HSV 空间；因此，如果您将图像归一化为具有负值的区间，或者在使用此函数之前使用生成负值的插值，则此函数不起作用。

使用 ColorJitter 的示例

变换的图示

变换的图示

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]]

获取要应用于图像的随机变换的参数。

参数:

• brightness (python:float 元组 (min, max), 可选) – 从中均匀选择 brightness_factor 的范围。传递 None 以关闭变换。

• contrast (python:float 元组 (min, max), 可选) – 从中均匀选择 contrast_factor 的范围。传递 None 以关闭变换。

• saturation (python:float 元组 (min, max), 可选) – 从中均匀选择 saturation_factor 的范围。传递 None 以关闭变换。

• hue (python:float 元组 (min, max), 可选) – 从中均匀选择 hue_factor 的范围。传递 None 以关闭变换。

返回:

用于应用随机变换的参数及其随机顺序。

返回类型:

tuple

make_params(flat_inputs: List[Any]) → Dict[str, Any]

用于自定义变换的覆盖方法。

参见 如何编写您自己的 v2 变换

transform(inpt: Any, params: Dict[str, Any]) → Any

用于自定义变换的覆盖方法。

参见 如何编写您自己的 v2 变换