RandomCrop

class paddle.vision.transforms. RandomCrop ( size, padding=0, pad_if_needed=False, keys=None ) [源代码]

在随机位置裁剪输入的图像。

参数

  • size (sequence|int) - 裁剪后的图片大小。如果size是一个int值，而不是(h, w)这样的序列，那么会做一个方形的裁剪(size, size)。

  • padding (int|sequence，可选) - 对图像四周外边进行填充，如果提供了长度为4的序列，则将其分别用于填充左边界，上边界，右边界和下边界。 默认值：0，不填充。

  • pad_if_needed (boolean，可选) - 如果裁剪后的图像小于期望的大小时，是否对裁剪后的图像进行填充，以避免引发异常，默认值：False，保持初次裁剪后的大小，不填充。

  • keys (list[str]|tuple[str], optional) - 与 BaseTransform 定义一致。默认值: None。

形状

  • img (PIL.Image|np.ndarray|Paddle.Tensor) - 输入的图像数据，数据格式为'HWC'。

  • output (PIL.Image|np.ndarray|Paddle.Tensor) - 返回随机裁剪后的图像数据。

返回

计算 RandomCrop 的可调用对象。

代码示例

import numpy as np
from PIL import Image
from paddle.vision.transforms import RandomCrop

transform = RandomCrop(224)

fake_img = Image.fromarray((np.random.rand(324, 300, 3) * 255.).astype(np.uint8))

fake_img = transform(fake_img)
print(fake_img.size)

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