[输入参数类型不一致]torchvision.transforms.functional.perspective

torchvision.transforms.functional.perspective

torchvision.transforms.functional.perspective(
    img: Tensor,
    startpoints: List[List[int]],
    endpoints: List[List[int]],
    interpolation: InterpolationMode = InterpolationMode.BILINEAR,
    fill: Optional[List[float]] = None
)

paddle.vision.transforms.perspective

paddle.vision.transforms.perspective(
    img: Union[PIL.Image.Image, np.ndarray, paddle.Tensor],
    startpoints: List[List[float]],
    endpoints: List[List[float]],
    interpolation: Union[str, int] = 'nearest',
    fill: Union[int, List[int], Tuple[int, ...]] = 0
)

两者功能一致，但参数类型不一致。

参数映射

torchvision PaddlePaddle 备注
img img 输入图片。
startpoints startpoints 在原图上的四个角（左上、右上、右下、左下）的坐标。
endpoints endpoints 在原图上的四个角（左上、右上、右下、左下）的坐标。
interpolation interpolation 插值的方法，两者类型不一致，PyTorch 为 InterpolationMode 枚举类, Paddle 为 int 或 string，需要转写。
fill fill 对图像扩展时填充的像素值。

转写示例

interpolation：插值的方法

# PyTorch 写法
processed_img = torchvision.transforms.functional.perspective(img, startpoints, endpoints, interpolation=torchvision.transforms.InterpolationMode.BILINEAR, fill=[0, 0, 0])

# Paddle 写法
processed_img = paddle.vision.transforms.perspective(img=img, startpoints=startpoints, endpoints=endpoints, interpolation='bilinear', fill=[0, 0, 0])