CenterCrop

class torchvision.transforms.v2.CenterCrop(size: Union[int, Sequence[int]])

在中心裁剪輸入。

如果輸入是 torch.Tensor 或 TVTensor（例如 Image、Video、BoundingBoxes 等），它可以具有任意數量的前導批處理維度。例如，影像可以具有 [..., C, H, W] 形狀。邊界框可以具有 [..., 4] 形狀。

如果沿任何邊緣的影像尺寸小於輸出尺寸，則影像將用 0 填充，然後進行中心裁剪。

引數:

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])。

使用 CenterCrop 的示例

關鍵點上的變換

關鍵點上的變換

旋轉邊界框上的變換

旋轉邊界框上的變換

轉換圖示

轉換圖示

transform(inpt: Any, params: dict[str, Any]) → Any

用於覆蓋自定義變換的方法。

請參閱 如何編寫自己的 v2 變換