RandomPerspective

class torchvision.transforms.v2.RandomPerspective(distortion_scale: float = 0.5, p: float = 0.5, interpolation: Union[InterpolationMode, int] = InterpolationMode.BILINEAR, fill: Union[int, float, Sequence[int], Sequence[float], None, Dict[Union[Type, str], Optional[Union[int, float], Sequence[int], Sequence[float]]]]] = 0)

对输入执行随机透视变换，具有给定的概率。

如果输入是 torch.Tensor 或 TVTensor (例如 Image, Video, BoundingBoxes 等)，它可以具有任意数量的前导批次维度。例如，图像可以具有 [..., C, H, W] 形状。边界框可以具有 [..., 4] 形状。

参数:

• distortion_scale (float, optional) – 用于控制失真程度的参数，范围为 0 到 1。默认值为 0.5。

• p (float, optional) – 输入被变换的概率。默认值为 0.5。

• interpolation (InterpolationMode, optional) – 期望的插值枚举，由 torchvision.transforms.InterpolationMode 定义。默认值为 InterpolationMode.BILINEAR。如果输入是 Tensor，则仅支持 InterpolationMode.NEAREST、InterpolationMode.BILINEAR。也接受相应的 Pillow 整数常量，例如 PIL.Image.BILINEAR。

• fill (number 或 tuple 或 dict, optional) – 当 padding_mode 为常量时使用的像素填充值。默认值为 0。如果是长度为 3 的元组，则分别用于填充 R、G、B 通道。填充值也可以是将数据类型映射到填充值的字典，例如 fill={tv_tensors.Image: 127, tv_tensors.Mask: 0}，其中 Image 将填充为 127，Mask 将填充为 0。

使用 RandomPerspective 的示例

变换的图示

变换的图示

static get_params(width: int, height: int, distortion_scale: float) → Tuple[List[List[int]], List[List[int]]]

获取随机透视变换的 perspective 参数。

参数:

• width (int) – 图像的宽度。

• height (int) – 图像的高度。

• distortion_scale (float) – 用于控制失真程度的参数，范围为 0 到 1。

返回:

包含原始图像的 [左上角、右上角、右下角、左下角] 的列表，包含变换后图像的 [左上角、右上角、右下角、左下角] 的列表。

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

用于自定义变换的覆盖方法。

请参阅 如何编写自己的 v2 变换

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

用于自定义变换的覆盖方法。

请参阅 如何编写自己的 v2 变换