高斯模糊

class torchvision.transforms.v2.GaussianBlur(kernel_size: Union[int, Sequence[int]], sigma: Union[int, float, Sequence[float]] = (0.1, 2.0))

使用随机选择的高斯模糊核模糊图像。

卷积将使用与内核大小对应的反射填充，以保持输入形状。

如果输入是一个张量，预计其形状为[…, C, H, W]，其中…表示任意数量的前导维度。

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。

使用GaussianBlur的示例：

变换的图示

Illustration of transforms

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