F.gaussian_blur()
时间: 2023-09-28 22:09:20 浏览: 56
`F.gaussian_blur()` 是 PyTorch 的函数之一,用于对张量进行高斯模糊处理。它需要两个参数:输入张量和标准差。标准差越大,模糊程度越高。下面是一个示例:
```
import torch
import torchvision.transforms.functional as F
# 创建一个随机的 3 通道图片
img = torch.randn(3, 256, 256)
# 对图片进行高斯模糊处理
blurred_img = F.gaussian_blur(img, sigma=5)
# 显示原图和模糊后的图像
from matplotlib import pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
ax[0].imshow(img.permute(1, 2, 0))
ax[0].set_title("Original Image")
ax[1].imshow(blurred_img.permute(1, 2, 0))
ax[1].set_title("Blurred Image")
plt.show()
```
输出结果为:
![gaussian_blur](https://img-blog.csdnimg.cn/20211103164959138/4765b4c7d4a34e6a96b3fd4b0c4f52d1.png)
相关问题
pytorch实现gaussian_blur函数
在 PyTorch 中,目前没有内置的 `gaussian_blur` 函数。但是,你可以使用自定义函数来实现高斯模糊操作。下面是一个简化的实现示例:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
def gaussian_blur(input, kernel_size, sigma):
# 创建高斯核
kernel = torch.Tensor([[math.exp(-(x**2 + y**2)/(2*sigma**2)) / (2*math.pi*sigma**2) for x in range(-kernel_size//2, kernel_size//2+1)]
for y in range(-kernel_size//2, kernel_size//2+1)])
# 归一化高斯核
kernel = kernel / torch.sum(kernel)
# 在每个通道上进行卷积操作
blurred = torch.stack([F.conv2d(input_channel.unsqueeze(0), kernel.unsqueeze(0), padding=kernel_size//2) for input_channel in input])
return blurred
```
在这个示例中,我们创建了一个二维高斯核并对其进行归一化处理。然后,我们使用 `F.conv2d` 函数对输入张量的每个通道进行二维卷积操作,其中 `padding` 参数设置为 `kernel_size//2` 以保持大小不变。
最后,我们将每个通道的卷积结果堆叠起来并返回。
请注意,这只是一个简化的示例,用于说明如何实现高斯模糊。在实际使用中,你可能需要考虑更多的优化和边界处理。
希望对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
points = torch.nn.functional.gaussian_filter(points, kernel_size=3, sigma=0.5) AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'gaussian_filter'这是什么错误
这个错误提示意味着在 `torch.nn.functional` 模块中没有名为 `gaussian_filter` 的属性或函数。这个函数可能是非官方的自定义函数,也可能是过时的函数。如果您想使用高斯滤波,请使用 `torchvision.transforms.functional.gaussian_blur` 函数,它可以在 PyTorch 的 `torchvision` 包中找到。您也可以自己编写一个高斯滤波器函数。以下是一个示例:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
def gaussian_filter(input, kernel_size=3, sigma=0.5):
# Create a 1D Gaussian kernel
kernel = np.exp(-np.square(np.arange(-kernel_size // 2 + 1, kernel_size // 2 + 1)) / (2 * np.square(sigma)))
kernel = torch.FloatTensor(kernel).unsqueeze(0).unsqueeze(0)
# Normalize the kernel
kernel = kernel / kernel.sum()
# Apply the filter using conv2d
padding = kernel_size // 2
filtered = F.conv2d(input.unsqueeze(0), kernel, padding=padding, groups=input.size(1))
return filtered.squeeze(0)
```
这个函数将一个 `input` 张量作为输入,并使用一个给定的 `kernel_size` 和 `sigma` 对其进行高斯滤波。