kornia.augmentation.RandomAffine介绍它的用法，给出范例

kornia.augmentation.RandomAffine 是一个在图像上进行随机仿射变换的类，它可以用来增强图像数据集。

示例用法如下：

import torch
import kornia
from PIL import Image

# 加载图像
img = Image.open('demo.jpg')

# 转换为Tensor格式
input_tensor = kornia.image_to_tensor(img)

# 定义随机仿射变换
affine = kornia.augmentation.RandomAffine(degrees=(-30, 30), 
                                          scale=(0.5, 1.5),
                                          translate=(0.1, 0.1),
                                          shear=(-15, 15))

# 应用变换
output_tensor = affine(input_tensor)

# 将结果转换为PIL图像并保存
output_img = kornia.tensor_to_image(output_tensor)
output_img.save('demo_augmented.jpg')

以上代码中，我们使用了 `RandomAffine` 类来定义一个随机仿射变换，它可以旋转、缩放、平移和倾斜图像。接着我们将输入图像转换为 `Tensor` 格式，然后应用 `RandomAffine` 定义的变换。最后，我们将输出的 `Tensor` 转换为 PIL 图像格式并保存。