pad

paddle.vision.transforms. pad ( img, padding, fill=0, padding_mode='constant' ) [源代码]

使用特定的模式和值来对输入图像进行填充。

参数

  • img (PIL.Image|np.ndarray) - 被填充的图像。

  • padding (int|list|tuple) - 在图像边界上进行填充的范围。如果提供的是单个 int 值,则该值用于填充图像所有边;如果提供的是长度为 2 的元组/列表,则分别为图像左/右和顶部/底部进行填充;如果提供的是长度为 4 的元组/列表,则按照左,上,右和下的顺序为图像填充。

  • fill (int|tuple,可选) - 用于填充的像素值。仅当 padding_mode 为 constant 时参数值有效。默认值:0。如果参数值是一个长度为 3 的元组,则会分别用于填充 R,G,B 通道。

  • padding_mode (string,可选) - 填充模式。支持:constant, edge, reflect 或 symmetric。默认值:constant。

    • constant 表示使用常量值进行填充,该值由 fill 参数指定;

    • edge 表示使用图像边缘像素值进行填充;

    • reflect 表示使用原图像的镜像值进行填充(不使用边缘上的值);比如:使用该模式对 [1, 2, 3, 4] 的两端分别填充 2 个值,结果是 [3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2]

    • symmetric 表示使用原图像的镜像值进行填充(使用边缘上的值);比如:使用该模式对 [1, 2, 3, 4] 的两端分别填充 2 个值,结果是 [2, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 3]

返回

PIL.Imagenumpy.ndarray,填充后的图像。

代码示例

>>> import numpy as np
>>> from PIL import Image
>>> from paddle.vision.transforms import functional as F
>>> fake_img = (np.random.rand(256, 300, 3) * 255.).astype('uint8')
>>> fake_img = Image.fromarray(fake_img)
>>> padded_img = F.pad(fake_img, padding=1)
>>> print(padded_img.size)
(302, 258)

>>> padded_img = F.pad(fake_img, padding=(2, 1))
>>> print(padded_img.size)
(304, 258)