mindspore.dataset.vision.py_transforms.Pad

class mindspore.dataset.vision.py_transforms.Pad(padding, fill_value=0, padding_mode=Border.CONSTANT)[源代码]

对输入PIL图像的各边进行填充。

参数：

  • padding (Union[int, Sequence[int, int], Sequence[int, int, int, int]]) - 图像各边填充的像素数。若输入int，将以该值对所有边框进行填充；若输入Sequence[int, int]，将以第一个值填充左、上边框，第二个值填充右、下边框；若输入Sequence[int, int, int, int]，将分别用于填充左、上、右和下边框。

  • fill_value (Union[int, tuple[int, int, int]]，可选) - 用于填充边框的像素值，仅当 padding_mode 为 Border.CONSTANT 时生效 。若输入int，将以该值填充RGB通道；若输入tuple[int, int, int]，将分别用于填充R、G、B通道。默认值：0。

  • padding_mode (Border，可选) - 填充方式，取值可为 Border.CONSTANT、Border.EDGE、Border.REFLECT 或 Border.SYMMETRIC。默认值：Border.CONSTANT。

    • Border.CONSTANT：使用常量值进行填充。

    • Border.EDGE：使用各边的边界像素值进行填充。

    • Border.REFLECT：以各边的边界为轴进行镜像填充，忽略边界像素值。

    • Border.SYMMETRIC：以各边的边界为轴进行对称填充，包括边界像素值。

异常：

  • TypeError - 当 padding 的类型不为int或Sequence[int, int]。

  • TypeError - 当 fill_value 的类型不为int或tuple[int, int, int]。

  • TypeError - 当 padding_mode 的类型不为 mindspore.dataset.vision.Border 。

  • ValueError - 当 padding 为负数。

  • ValueError - 当 fill_value 取值不在[0, 255]范围内。

  • RuntimeError 当输入图像的shape不为<H, W>或<H, W, C>。

支持平台：

CPU

样例：

>>> from mindspore.dataset.transforms.py_transforms import Compose
>>>
>>> transforms_list = Compose([py_vision.Decode(),
...                            # adds 10 pixels (default black) to each border of the image
...                            py_vision.Pad(padding=10),
...                            py_vision.ToTensor()])
>>> # apply the transform to dataset through map function
>>> image_folder_dataset = image_folder_dataset.map(operations=transforms_list,
...                                                 input_columns="image")