RandomRotation

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)

按角度旋转输入。

如果输入是 torch.Tensor 或 TVTensor (例如 Image、Video、BoundingBoxes 等)，它可以有任意数量的 leading batch 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) – 要选择的角度范围。如果 degrees 是数字而不是 (min, max) 这样的序列，则角度范围将是 [-degrees, +degrees]。

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

• expand (bool, 可选) – 可选的扩展标志。如果为 true，则扩展输出使其足够大以容纳整个旋转后的图像。如果为 false 或省略，则输出图像的大小与输入图像相同。请注意，expand 标志假设围绕中心旋转（参见下面的注意）且没有平移。

• center (序列, 可选) –

  可选的旋转中心 (x, y)。原点是左上角。默认值为图像中心。

  注意

  理论上，如果 expand=True，设置 center 没有效果，因为图像中心将成为旋转中心。然而，在实践中，由于数值精度问题，这可能导致结果图像尺寸与最初使用图像中心相比存在一个像素的差异。因此，当设置 expand=True 时，最好保持 center=None（默认）。

• fill (数字 或 元组 或 字典, 可选) – 当 padding_mode 为 constant 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 将用 127 填充，Mask 将用 0 填充。

使用 RandomRotation 的示例

变换图示

变换图示

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

获取用于随机旋转的 rotate 的参数。

返回值：

要传递给 rotate 以进行随机旋转的角度参数。

返回类型：

float

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

用于自定义变换的方法。

参见 如何编写自己的 v2 变换

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

用于自定义变换的方法。

参见 如何编写自己的 v2 变换