RandomPosterize

class torchvision.transforms.v2.RandomPosterize(bits: int, p: float = 0.5)

以给定的概率对图像或视频进行色调分离，通过减少每个颜色通道的位数来实现。

如果输入是 torch.Tensor，则其类型应为 torch.uint8，并且期望具有 […, 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 Image，则期望其模式为 “L” 或 “RGB”。

参数:

• bits (int) – 为每个通道保留的位数 (0-8)

• p (float) – 图像被色调分离的概率。默认值为 0.5

使用 RandomPosterize 的示例

转换的图示

转换的图示

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

用于覆盖自定义转换的方法。

请参阅 如何编写您自己的 v2 转换