transforms.GaussianBlur 参数

transforms.GaussianBlur是torchvision.transforms模块中的一个类，用于对图像进行高斯模糊处理。它有两个参数：

1. kernel_size：指定高斯核的大小，可以是一个整数或一个元组。如果是一个整数，则高斯核的大小为(kernel_size, kernel_size)，如果是一个元组，则可以指定不同的宽度和高度。

2. sigma：指定高斯核的标准差，可以是一个浮点数或一个元组。如果是一个浮点数，则所有通道的标准差都相同，如果是一个元组，则可以指定不同通道的标准差。

下面是一个示例代码，演示了如何使用transforms.GaussianBlur对图像进行高斯模糊处理：

import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

img = Image.open('./data/timg.jpeg') # 打开图像

transform = transforms.GaussianBlur(kernel_size=11, sigma=(0.1, 10.0)) # 创建高斯模糊的transform对象
imgt = transform(img) # 对图像进行高斯模糊处理

imgt.save('./data/gaussian_blur.jpg') # 保存处理后的图像

这段代码将对名为timg.jpeg的图像进行高斯模糊处理，并将处理后的图像保存为gaussian_blur.jpg。

相关问题

transforms.GaussianBlur

transforms.GaussianBlur是torchvision库中的一个预定义的图像变换方法。它用于对图像进行高斯模糊处理，可以通过指定模糊核的大小和标准差来调节模糊程度。在提供的代码中，transform2通过transforms.Compose将自定义的AddBlur方法包装成一个预处理方法，然后使用transforms.RandomApply将其以一定的概率应用于输入图像。因此，当你需要使用transforms.GaussianBlur进行图像预处理时，可以根据需要选择合适的参数进行调用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [torchvision.transforms：同时使用RandomApply、RandomChoice，官方预处理方法、自定义预处理方法](https://blog.csdn.net/qq_40682833/article/details/127740496)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [『PyTorch』学习笔记 1 —— transforms](https://blog.csdn.net/libo1004/article/details/116673227)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

transforms.gaussianblur

transforms.gaussianblur是一个PyTorch中的图像处理函数，用于对图像进行高斯模糊处理。高斯模糊是一种常见的图像处理方法，它可以使图像变得更加平滑，减少噪声和细节，从而使图像更加清晰和易于处理。该函数可以通过设置不同的参数来控制高斯核的大小和标准差，从而实现不同程度的模糊效果。