随机旋转

class torchvision.transforms.v2.RandomRotation(degrees: Union[Number, Sequence], interpolation: Union[InterpolationMode, int] = InterpolationMode.NEAREST, expand: bool = False, center: Optional[List[float]] = None, fill: Union[int, float, Sequence[int], Sequence[float], None, Dict[Union[Type, str], Optional[Union[int, float, Sequence[int], Sequence[float]]]]] = 0)

将输入旋转指定角度。

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:

• degrees (sequence 或 number) – 选择的角度范围。 如果 degrees 是一个数字而不是像 (min, max) 这样的序列，那么角度范围将是 (-degrees, +degrees)。

• 插值 (InterpolationMode, 可选) – 由 torchvision.transforms.InterpolationMode 定义的所需插值枚举。默认值为 InterpolationMode.NEAREST。 如果输入是张量，则仅支持 InterpolationMode.NEAREST, InterpolationMode.BILINEAR。 相应的 Pillow 整数常量，例如 PIL.Image.BILINEAR 也被接受。

• expand (bool, optional) – 可选的扩展标志。 如果为true，则扩展输出以使其足够大以容纳整个旋转后的图像。 如果为false或省略，则使输出图像与输入图像大小相同。 请注意，expand标志假设围绕中心旋转（见下文注释）并且没有平移。

• center (sequence, optional) –

  可选的旋转中心，(x, y)。原点是左上角。 默认是图像的中心。

  注意

  理论上，如果expand=True，设置center没有效果，因为图像中心将成为旋转中心。然而，实际上由于数值精度，这可能导致与最初使用图像中心相比，结果图像大小存在一个像素的差异。因此，当设置expand=True时，最好保持center=None（默认）。

• 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 RandomRotation 的示例：

变换的图示

Illustration of transforms

static get_params(degrees: List[float]) → float

获取用于随机旋转的rotate参数。

Returns:

传递给rotate的随机旋转角度参数。

Return type:

float