随机旋转

class torchvision.transforms.v2.RandomRotation(degrees: Union[Number, Sequence], interpolation: Union[InterpolationMode, int] = InterpolationMode.NEAREST, expand: bool = False, center: Optional[List[float]] = None, fill: Union[int, float, Sequence[int], Sequence[float], None, Dict[Union[Type, str], Optional[Union[int, float, Sequence[int], Sequence[float]]]] = 0)

将输入旋转角度。

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领先批处理维度。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:

• degrees (序列 或 数字) – 要从中选择的度数范围。如果 degrees 是一个数字而不是序列，例如 (min, max)，则度数范围将为 (-degrees, +degrees)。

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

• expand (bool, 可选) – 可选扩展标志。如果为真，则扩展输出以使其足够大以容纳整个旋转图像。如果为假或省略，则使输出图像与输入图像的大小相同。请注意，expand 标志假设围绕中心旋转（见下文说明）且无平移。

• center (序列, 可选) –

  可选的旋转中心，(x, y)。原点是左上角。默认值为图像的中心。

  说明

  理论上，如果 expand=True，设置 center 不会有任何影响，因为图像中心将成为旋转中心。然而，在实践中，由于数值精度的原因，这会导致最终图像大小与最初使用图像中心相比出现偏差。因此，在设置 expand=True 时，最好将 center=None（默认值）。

• fill (数字 或 元组 或 字典, 可选) – 当 padding_mode 为常数时使用的像素填充值。默认值为 0。如果元组长度为 3，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 127，而 Mask 将填充 0。

使用 RandomRotation 的示例

变换的说明

变换的说明

static get_params(degrees: List[float]) → float

获取用于随机旋转的 rotate 参数。

返回值:

传递给 rotate 的用于随机旋转的角度参数。

返回类型:

float