mindspore.dataset.vision.py_transforms.RandomResizedCrop

class mindspore.dataset.vision.py_transforms.RandomResizedCrop(size, scale=(0.08, 1.0), ratio=(3.0 / 4.0, 4.0 / 3.0), interpolation=Inter.BILINEAR, max_attempts=10)[源代码]

在输入PIL图像上的随机位置裁剪子图，并放缩到指定尺寸大小。

参数：

  • size (Union[int, Sequence[int, int]]) - 图像放缩的尺寸大小。若输入int，则放缩至( size , size )大小；若输入Sequence[int, int]，则以2个元素分别为高和宽进行放缩。

  • scale (Sequence[float, float]，可选) - 裁剪子图的面积相对原图比例的随机选取范围，按照(min, max)顺序排列，默认值：(0.08, 1.0)。

  • ratio (Sequence[float, float]，可选) - 裁剪子图的宽高比的随机选取范围，按照(min, max)顺序排列，默认值：(3./4., 4./3.)。

  • interpolation (Inter，可选) - 插值方式，取值可为 Inter.NEAREST、Inter.ANTIALIAS、Inter.BILINEAR 或 Inter.BICUBIC。默认值：Inter.BILINEAR。

    • Inter.NEAREST：最近邻插值。

    • Inter.ANTIALIAS：抗锯齿插值。

    • Inter.BILINEAR：双线性插值。

    • Inter.BICUBIC：双三次插值。

  • 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，默认值：10。

异常：

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

  • TypeError - 当 scale 的类型不为Sequence[float, float]。

  • TypeError - 当 ratio 的类型不为Sequence[float, float]。

  • TypeError - 当 interpolation 的类型不为 mindspore.dataset.vision.Inter 。

  • TypeError - 当 max_attempts 的类型不为int。

  • ValueError - 当 size 不为正数。

  • ValueError - 当 scale 为负数。

  • ValueError - 当 ratio 为负数。

  • ValueError - 当 max_attempts 不为正数。

支持平台：

CPU

样例：

>>> from mindspore.dataset.transforms.py_transforms import Compose
>>>
>>> transforms_list = Compose([py_vision.Decode(),
...                            py_vision.RandomResizedCrop(224),
...                            py_vision.ToTensor()])
>>> # apply the transform to dataset through map function
>>> image_folder_dataset = image_folder_dataset.map(operations=transforms_list,
...                                                 input_columns="image")