随机透视¶

class torchvision.transforms.v2.RandomPerspective(distortion_scale: float = 0.5, p: float = 0.5, interpolation: Union[InterpolationMode, int] = InterpolationMode.BILINEAR, fill: Union[int, float, Sequence[int], Sequence[float], None, Dict[Union[Type, str], Optional[Union[int, float, Sequence[int], Sequence[float]]]]] = 0)[source]¶

以给定的概率对输入进行随机透视变换。

如果输入是torch.Tensor或TVTensor（例如Image， 视频，BoundingBoxes等），它可以有任意数量的前导批次维度。例如，图像可以有[..., C, H, W]形状。边界框可以有[..., 4]形状。

Parameters:

distortion_scale (float, optional) – 用于控制失真程度的参数，范围从0到1。默认值为0.5。
p (float, 可选) – 输入被转换的概率。默认值为0.5。
插值 (InterpolationMode, 可选) – 由torchvision.transforms.InterpolationMode定义的所需插值枚举。默认值为InterpolationMode.BILINEAR。如果输入是张量，则仅支持InterpolationMode.NEAREST，InterpolationMode.BILINEAR。也接受相应的Pillow整数常量，例如PIL.Image.BILINEAR。
fill (number 或 tuple 或 dict, 可选) – 当 padding_mode 为 constant 时使用的像素填充值。默认值为 0。如果是一个长度为 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 将被填充为 127， Mask 将被填充为 0。

使用 RandomPerspective 的示例：

Illustration of transforms

static get_params(width: int, height: int, distortion_scale: float) → Tuple[List[List[int]], List[List[int]]][source]¶

获取用于随机透视变换的perspective参数。

Parameters:

Returns:

包含原始图像的[左上角, 右上角, 右下角, 左下角]的列表，包含变换后图像的[左上角, 右上角, 右下角, 左下角]的列表。