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)

以给定的概率对输入执行随机透视变换。

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] 的形状。边界框可以具有 [..., 4] 的形状。

参数:

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

• p (float, 可选) – 输入被转换的概率。默认值为 0.5。

• interpolation (InterpolationMode, 可选) – 由 torchvision.transforms.InterpolationMode 定义的所需插值枚举。默认值为 InterpolationMode.BILINEAR。如果输入是 Tensor，仅支持 InterpolationMode.NEAREST 和 InterpolationMode.BILINEAR。相应的 Pillow 整型常量，例如 PIL.Image.BILINEAR 也被接受。

• fill (数字 或 tuple 或 dict, 可选) – 当 padding_mode 为 constant 时使用的像素填充值。默认值为 0。如果是一个长度为 3 的 tuple，则分别用于填充 R、G、B 通道。填充值也可以是一个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 127，Mask 将填充 0。

使用 RandomPerspective 的示例

变换示例

变换示例

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

获取用于随机透视变换的 perspective 参数。

参数:

• width (int) – 图像宽度。

• height (int) – 图像高度。

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

返回值:

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

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