高斯模糊

class torchvision.transforms.v2.GaussianBlur(kernel_size: Union[int, Sequence[int]], sigma: Union[int, float, Sequence[float]] = (0.1, 2.0))

使用随机选择的高斯模糊内核模糊图像。

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。

如果输入是张量，则预计它具有 […, C, H, W] 形状，其中 … 表示任意数量的前导维度。

参数：

• kernel_size (int 或 序列) – 高斯内核的大小。

• sigma (float 或 python:float 元组 (最小值, 最大值)) – 用于创建内核以执行模糊的标准差。如果为浮点数，则 sigma 为固定值。如果它是浮点数元组 (最小值，最大值)，则 sigma 将被随机均匀地选择为该范围内的值。

使用 GaussianBlur 的示例

变换的说明

变换的说明

static get_params(sigma_min: float, sigma_max: float) → float

选择用于随机高斯模糊的 sigma。

参数：

• sigma_min (float) – 可以为模糊内核选择的最小标准差。

• sigma_max (float) – 可以为模糊内核选择的最大标准差。

返回值：

要传递到计算高斯模糊内核的标准差。

返回类型：

float