resized_crop

torchvision.transforms.functional.resized_crop(img: Tensor, top: int, left: int, height: int, width: int, size: list[int], interpolation: InterpolationMode = InterpolationMode.BILINEAR, antialias: Optional[bool] = True) → Tensor

裁剪給定影像並將其調整到所需大小。如果影像是 torch Tensor，則其形狀應為 […, H, W]，其中 … 表示任意數量的前導維度。

在 RandomResizedCrop 中特別使用。

引數:

• img (PIL Image 或 Tensor) – 要裁剪的影像。(0,0) 表示影像的左上角。

• top (int) – 裁剪框左上角縱向分量。

• left (int) – 裁剪框左上角橫向分量。

• height (int) – 裁剪框的高度。

• width (int) – 裁剪框的寬度。

• size (sequence 或 int) – 所需的輸出大小。與 resize 具有相同的語義。

• interpolation (InterpolationMode) – 由 torchvision.transforms.InterpolationMode 定義的所需插值列舉。預設為 InterpolationMode.BILINEAR。如果輸入是 Tensor，則僅支援 InterpolationMode.NEAREST、InterpolationMode.NEAREST_EXACT、InterpolationMode.BILINEAR 和 InterpolationMode.BICUBIC。還接受相應的 Pillow 整數常量，例如 PIL.Image.BILINEAR。

• antialias (bool, optional) –

  是否應用抗鋸齒。它僅影響雙線性或雙三次模式下的張量，否則將被忽略：在 PIL 影像上，雙線性或雙三次模式始終應用抗鋸齒；在其他模式下（對於 PIL 影像和張量），抗鋸齒沒有意義，此引數將被忽略。可能的值為

  • True (預設)：將對雙線性或雙三次模式應用抗鋸齒。其他模式不受影響。這可能是您想要使用的。

  • False：將不對任何模式下的張量應用抗鋸齒。PIL 影像在雙線性或雙三次模式下仍然進行抗鋸齒處理，因為 PIL 不支援無抗鋸齒。

  • None：對於張量相當於 False，對於 PIL 影像相當於 True。此值存在是為了相容性，除非您真的知道自己在做什麼，否則可能不希望使用它。

  預設值在 v0.17 中從 None 更改為 True，以使 PIL 和 Tensor 後端保持一致。

返回:

裁剪後的影像。

返回型別:

PIL 影像或張量

使用 resized_crop 的示例

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