高斯模糊

class torchvision.transforms.GaussianBlur(kernel_size, sigma=(0.1, 2.0))

使用随机选择的高斯模糊对图像进行模糊处理。 如果图像是torch张量，则期望其具有[…, C, H, W]形状，其中…表示最多一个前导维度。

Parameters:

• kernel_size (int 或 序列) – 高斯核的大小。

• sigma (float 或 python:float 的元组 (min, max)) – 用于创建执行模糊处理的核的标准差。如果是 float 类型，sigma 是固定的。如果是 float 的元组 (min, max)，则 sigma 在给定范围内均匀随机选择。

Returns:

输入图像的高斯模糊版本。

Return type:

PIL 图像或张量

使用GaussianBlur的示例：

变换的图示

Illustration of transforms

forward(img: Tensor) → Tensor

Parameters:

img (PIL Image 或 Tensor) – 需要模糊处理的图像。

Returns:

高斯模糊图像

Return type:

PIL 图像或张量

static get_params(sigma_min: float, sigma_max: float) → float

选择用于随机高斯模糊的sigma。

Parameters:

• sigma_min (float) – 用于模糊核的最小标准偏差。

• sigma_max (float) – 模糊核可以选择的最大标准差。

Returns:

传递给计算高斯模糊核的标准差。

Return type:

float