高斯模糊¶
- torchvision.transforms.functional.gaussian_blur(img: Tensor, kernel_size: List[int], sigma: Optional[List[float]] = None) Tensor[source]¶
对图像执行给定核的高斯模糊
卷积将使用与内核大小对应的反射填充，以保持输入形状。 如果图像是torch张量，则期望具有[…, H, W]形状，其中…表示最多一个前导维度。
- Parameters:
img (PIL Image 或 Tensor) – 需要模糊的图像
kernel_size (sequence of python:ints or int) –
高斯核大小。可以是一个整数序列，如
(kx, ky)或一个用于方形核的单个整数。注意
在 torchscript 模式下，不支持将 kernel_size 作为单个整数使用，请使用长度为 1 的序列：
[ksize, ]。sigma (python:floats的序列或float, 可选) –
高斯核的标准差。可以是一个浮点数序列，如
(sigma_x, sigma_y)，或者一个单独的浮点数来定义X/Y方向相同的sigma。如果为None，则使用kernel_size计算，公式为sigma = 0.3 * ((kernel_size - 1) * 0.5 - 1) + 0.8。默认值为None。注意
在torchscript模式下，不支持单个浮点数的sigma，请使用长度为1的序列：
[sigma, ]。
- Returns:
图像的高斯模糊版本。
- Return type:
PIL 图像或张量
使用
gaussian_blur的示例：
