torchvision.transforms.Pad 函数的用法
时间: 2024-02-18 07:00:10 浏览: 28
`torchvision.transforms.Pad` 函数可以用于对图像进行填充操作。它可以在图像的边界周围添加一定数量的像素,从而扩展图像的尺寸。该函数的使用方法如下:
```python
torchvision.transforms.Pad(padding, fill=0, padding_mode='constant')
```
- `padding`:用于指定填充的大小,可以是一个整数,表示在每个边界上添加的像素数量,也可以是一个四元组 `(left, top, right, bottom)`,表示在左、上、右、下四个方向上添加的像素数量。
- `fill`:用于指定填充的像素值,默认为 0。
- `padding_mode`:用于指定填充的方式,可以是 `'constant'`(填充常数值)、`'edge'`(填充边界值)、`'reflect'`(填充镜像翻转值)或 `'symmetric'`(填充对称翻转值)。
下面是一个例子,展示了如何使用 `torchvision.transforms.Pad` 函数对图像进行填充:
```python
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
# 加载图像
image = Image.open('example.jpg')
# 创建 Pad 函数
padding = transforms.Pad(padding=20, fill=(255, 0, 0), padding_mode='constant')
# 对图像进行填充
padded_image = padding(image)
# 显示填充后的图像
padded_image.show()
```
在上述代码中,我们创建了一个 `padding` 函数,将每个边界上都添加了 20 个像素,并将填充的像素值设为红色。然后,我们对原始图像进行填充操作,并显示填充后的图像。