mindspore.dataset.vision.RandomCropDecodeResize

class mindspore.dataset.vision.RandomCropDecodeResize(size, scale=(0.08, 1.0), ratio=(3. / 4., 4. / 3.), interpolation=Inter.BILINEAR, max_attempts=10)[源代码]

"裁剪"、"解码"和"调整尺寸大小"的组合处理。该操作将在随机位置裁剪输入图像，以 RGB 模式对裁剪后的图像进行解码，并调整解码图像的尺寸大小。针对 JPEG 图像进行了优化, 可以获得更好的性能。

参数：

size (Union[int, Sequence[int]]) - 调整后图像的输出尺寸大小。大小值必须为正。如果 size 是整数，则返回一个裁剪尺寸大小为 (size, size) 的正方形。如果 size 是一个长度为 2 的序列，则以2个元素分别为高和宽放缩至(高度, 宽度)大小。
scale (Union[list, tuple], 可选) - 要裁剪的原始尺寸大小的各个尺寸的范围[min, max)，必须为非负数。默认值： (0.08, 1.0) 。
ratio (Union[list, tuple], 可选) - 宽高比的范围 [min, max) 裁剪，必须为非负数。默认值： (3. / 4., 4. / 3.)。
interpolation (Inter, 可选) - 图像插值方法。可选值详见 mindspore.dataset.vision.Inter 。默认值： Inter.BILINEAR。
max_attempts (int, 可选) - 生成随机裁剪位置的最大尝试次数，超过该次数时将使用中心裁剪， max_attempts 值必须为正数。默认值： 10 。

异常：

TypeError - 如果 size 不是int或Sequence[int]类型。
TypeError - 如果 scale 不是tuple或list类型。
TypeError - 如果 ratio 不是tuple或list类型。
TypeError - 如果 interpolation 不是 mindspore.dataset.vision.Inter 的类型。
TypeError - 如果 max_attempts 不是int类型。
ValueError - 如果 size 不是正数。
ValueError - 如果 scale 为负数。
ValueError - 如果 ratio 为负数。
ValueError - 如果 max_attempts 不是正数。
RuntimeError - 如果输入图像不是一维序列。

支持平台：

CPU

样例：

>>> import os
>>> import numpy as np
>>> from PIL import Image, ImageDraw
>>> import mindspore.dataset as ds
>>> import mindspore.dataset.vision as vision
>>> from mindspore.dataset.vision import Inter
>>>
>>> # Use the transform in dataset pipeline mode
>>> class MyDataset:
...     def __init__(self):
...         self.data = []
...         img = Image.new("RGB", (300, 300), (255, 255, 255))
...         draw = ImageDraw.Draw(img)
...         draw.ellipse(((0, 0), (100, 100)), fill=(255, 0, 0), outline=(255, 0, 0), width=5)
...         img.save("./1.jpg")
...         data = np.fromfile("./1.jpg", np.uint8)
...         self.data.append(data)
...
...     def __getitem__(self, index):
...         return self.data[0]
...
...     def __len__(self):
...         return 5
>>>
>>> my_dataset = MyDataset()
>>> generator_dataset = ds.GeneratorDataset(my_dataset, column_names="image")
>>> resize_crop_decode_op = vision.RandomCropDecodeResize(size=(50, 75),
...                                                       scale=(0.25, 0.5),
...                                                       interpolation=Inter.NEAREST,
...                                                       max_attempts=5)
>>> transforms_list = [resize_crop_decode_op]
>>> generator_dataset = generator_dataset.map(operations=transforms_list, input_columns=["image"])
>>> for item in generator_dataset.create_dict_iterator(num_epochs=1, output_numpy=True):
...     print(item["image"].shape, item["image"].dtype)
...     break
(50, 75, 3) uint8
>>> os.remove("./1.jpg")
>>>
>>> # Use the transform in eager mode
>>> img = Image.new("RGB", (300, 300), (255, 255, 255))
>>> draw = ImageDraw.Draw(img)
>>> draw.polygon([(50, 50), (150, 50), (100, 150)], fill=(0, 255, 0), outline=(0, 255, 0))
>>> img.save("./2.jpg")
>>> data = np.fromfile("./2.jpg", np.uint8)
>>> output = vision.RandomCropDecodeResize(size=(50, 75), scale=(0, 10.0), ratio=(0.5, 0.5),
...                                        interpolation=Inter.BILINEAR, max_attempts=1)(data)
>>> print(np.array(output).shape, np.array(output).dtype)
(50, 75, 3) uint8
>>> os.remove("./2.jpg")

教程样例：

视觉变换样例库