five_crop¶
- torchvision.transforms.functional.five_crop(img: Tensor, size: list[int]) tuple[torch.Tensor, torch.Tensor, torch.Tensor, torch.Tensor, torch.Tensor][原始碼]¶
將給定影像裁剪為四個角落和中心裁剪。如果影像是 Torch Tensor，則應具有 […, H, W] 形狀，其中 … 表示任意數量的前導維度
注意
此轉換會返回一個影像元組，因此您 `Dataset` 返回的輸入和目標數量可能不匹配。
- 引數:
img (PIL Image 或 Tensor) – 要裁剪的影像。
size (sequence 或 int) – 裁剪的期望輸出尺寸。如果 size 是一個整數而不是像 (h, w) 這樣的序列，則會進行一個正方形裁剪 (size, size)。如果提供一個長度為 1 的序列，它將被解釋為 (size[0], size[0])。
- 返回:
元組 (tl, tr, bl, br, center) 分別對應左上角、右上角、左下角、右下角和中心裁剪。
- 返回型別:
使用 `five_crop` 的示例
