调整大小¶
- torchvision.transforms.functional.resize(img: Tensor, size: List[int], interpolation: InterpolationMode = InterpolationMode.BILINEAR, max_size: Optional[int] = None, antialias: Optional[bool] = True) Tensor[source]¶
将输入图像调整为给定大小。 如果图像是torch张量，则期望其具有[…, H, W]形状，其中…表示任意数量的前导维度
- Parameters:
img (PIL Image 或 Tensor) – 需要调整大小的图像。
size (序列 或 整数) –
期望的输出大小。如果 size 是一个像 (h, w) 这样的序列，输出大小将与此匹配。如果 size 是一个整数，图像的较小边将与此数字匹配，同时保持宽高比。即，如果高度 > 宽度，则图像将重新缩放为 \(\left(\text{size} \times \frac{\text{height}}{\text{width}}, \text{size}\right)\)。
注意
在 torchscript 模式下，不支持单个整数作为 size，请使用长度为 1 的序列：
[size, ]。插值 (InterpolationMode) – 由
torchvision.transforms.InterpolationMode定义的期望插值枚举。 默认值为InterpolationMode.BILINEAR。如果输入是张量，则仅支持InterpolationMode.NEAREST、InterpolationMode.NEAREST_EXACT、InterpolationMode.BILINEAR和InterpolationMode.BICUBIC。 相应的 Pillow 整数常量，例如PIL.Image.BILINEAR也被接受。max_size (int, 可选) – 调整大小后的图像较长边的最大允许值。如果根据
size调整大小后，图像的较长边大于max_size，则size将被覆盖，以使较长边等于max_size。 因此，较短边可能比size短。这仅在size为整数（或在torchscript模式下为长度为1的序列）时支持。antialias (bool, optional) –
是否应用抗锯齿。 它只影响具有双线性或双三次模式的张量，否则会被忽略：在PIL图像上，双线性或双三次模式总是应用抗锯齿；在其他模式（对于PIL图像和张量）上，抗锯齿没有意义，此参数会被忽略。 可能的值为：
True(默认): 将对双线性或双三次模式应用抗锯齿。 其他模式不受影响。这可能是你想要使用的。False: 不会对任何模式的张量应用抗锯齿。PIL 图像在双线性或双三次模式下仍然应用抗锯齿，因为 PIL不支持无抗锯齿。None: 对于张量等同于False，对于 PIL图像等同于True。此值存在是为了兼容旧版本，除非你确实知道自己在做什么，否则你可能不想使用它。
默认值在v0.17版本中从
None更改为True，以使PIL和Tensor后端保持一致。
- Returns:
调整大小的图片。
- Return type:
PIL 图像或张量
使用
resize的示例：
