tio.RandomElasticDeformation如何指定图像和标签，用示例代码说明

以下是一个使用tio.RandomElasticDeformation进行图像和标签弹性变形的示例代码：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.io as tio
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载示例图像和标签
image = tio.read_image('example_image.png')  # 加载图像
label = tio.read_image('example_label.png')  # 加载标签

# 定义弹性变形的参数
control_points = (4, 4)
sigma = 15
alpha = 150

# 对图像和标签进行弹性变形
deformation = tio.RandomElasticDeformation(control_points=control_points, sigma=sigma, alpha=alpha)
image_deformed, label_deformed = deformation(image, label)

# 可视化变形前后的图像和标签
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))
axs[0][0].imshow(image.permute(1, 2, 0))
axs[0][0].set_title('Original Image')
axs[0][1].imshow(label[0])
axs[0][1].set_title('Original Label')
axs[1][0].imshow(image_deformed.permute(1, 2, 0))
axs[1][0].set_title('Deformed Image')
axs[1][1].imshow(label_deformed[0])
axs[1][1].set_title('Deformed Label')
plt.show()

在上述代码中，我们首先使用`tio.read_image()`函数加载了一个示例图像和标签。然后，我们定义了弹性变形的参数，包括控制点数量、高斯模糊程度和弹性变形程度。接下来，我们使用`tio.RandomElasticDeformation()`函数对图像和标签进行弹性变形，并获得了变形后的图像和标签。最后，我们使用matplotlib库将变形前后的图像和标签可视化出来。