mindspore.dataset.vision

此模块用于图像数据增强，其中有一部分增强是基于C++ OpenCV实现的，具有较好的性能，而另一部分是基于Python Pillow实现的。

API样例中常用的导入模块如下：

import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.vision as vision
import mindspore.dataset.vision.utils as utils

注意：旧的API导入方式已经过时且会逐步废弃，因此推荐使用上面的方式，但目前仍可按以下方式导入：

import mindspore.dataset.vision.c_transforms as c_vision
import mindspore.dataset.vision.py_transforms as py_vision
from mindspore.dataset.transforms import c_transforms

更多详情请参考图像数据加载与增强。

常用数据处理术语说明如下：

TensorOperation，所有C++实现的数据处理操作的基类。
PyTensorOperation，所有Python实现的数据处理操作的基类。

变换

`mindspore.dataset.vision.AdjustGamma`	Apply gamma correction on input image.
`mindspore.dataset.vision.AutoAugment`	Apply AutoAugment data augmentation method based on AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data.
`mindspore.dataset.vision.AutoContrast`	在输入图像上应用自动对比度。
`mindspore.dataset.vision.BoundingBoxAugment`	对图像的随机标注边界框区域，应用给定的图像变换处理。
`mindspore.dataset.vision.CenterCrop`	对输入图像应用中心区域裁剪。
`mindspore.dataset.vision.ConvertColor`	更改图像的色彩空间。
`mindspore.dataset.vision.Crop`	在输入图像上裁剪出指定区域。
`mindspore.dataset.vision.CutMixBatch`	对输入批次的图像和标注应用剪切混合转换。
`mindspore.dataset.vision.CutOut`	从输入图像数组中随机裁剪出给定数量的正方形区域。
`mindspore.dataset.vision.Decode`	将输入的压缩图像解码为RGB格式。
`mindspore.dataset.vision.Equalize`	对输入图像进行直方图均衡化。
`mindspore.dataset.vision.FiveCrop`	在输入PIL图像的中心与四个角处分别裁剪指定尺寸大小的子图。
`mindspore.dataset.vision.GaussianBlur`	使用指定的高斯核对输入图像进行模糊处理。
`mindspore.dataset.vision.Grayscale`	将输入PIL图像转换为灰度图。
`mindspore.dataset.vision.HorizontalFlip`	水平翻转输入图像。
`mindspore.dataset.vision.HsvToRgb`	将输入的HSV格式numpy.ndarray图像转换为RGB格式。
`mindspore.dataset.vision.HWC2CHW`	将输入图像的shape从 <H, W, C> 转换为 <C, H, W>。
`mindspore.dataset.vision.Invert`	在 RGB 模式下对输入图像应用像素反转，计算方式为（255 - pixel）。
`mindspore.dataset.vision.LinearTransformation`	使用指定的变换方阵和均值向量对输入numpy.ndarray图像进行线性变换。
`mindspore.dataset.vision.MixUp`	随机混合一批输入的numpy.ndarray图像及其标签。
`mindspore.dataset.vision.MixUpBatch`	对输入批次的图像和标注应用混合转换。
`mindspore.dataset.vision.Normalize`	根据均值和标准差对输入图像进行归一化。
`mindspore.dataset.vision.NormalizePad`	根据均值和标准差对输入图像进行归一化，然后填充一个全零的额外通道。
`mindspore.dataset.vision.Pad`	填充图像。
`mindspore.dataset.vision.PadToSize`	Pad the image to a fixed size.
`mindspore.dataset.vision.RandomAdjustSharpness`	Randomly adjust the sharpness of the input image with a given probability.
`mindspore.dataset.vision.RandomAffine`	对输入图像应用随机仿射变换。
`mindspore.dataset.vision.RandomAutoContrast`	Automatically adjust the contrast of the image with a given probability.
`mindspore.dataset.vision.RandomColor`	随机调整输入图像的颜色。
`mindspore.dataset.vision.RandomColorAdjust`	随机调整输入图像的亮度、对比度、饱和度和色调。
`mindspore.dataset.vision.RandomCrop`	对输入图像进行随机区域的裁剪。
`mindspore.dataset.vision.RandomCropDecodeResize`	"裁剪"、"解码"和"调整尺寸大小"的组合处理。
`mindspore.dataset.vision.RandomCropWithBBox`	在输入图像的随机位置进行裁剪并相应地调整边界框。
`mindspore.dataset.vision.RandomEqualize`	Apply histogram equalization on the input image with a given probability.
`mindspore.dataset.vision.RandomErasing`	按照指定的概率擦除输入numpy.ndarray图像上随机矩形区域内的像素。
`mindspore.dataset.vision.RandomGrayscale`	按照指定的概率将输入PIL图像转换为灰度图。
`mindspore.dataset.vision.RandomHorizontalFlip`	对输入图像按给定的概率进行水平随机翻转。
`mindspore.dataset.vision.RandomHorizontalFlipWithBBox`	对输入图像按给定的概率进行水平随机翻转并相应地调整边界框。
`mindspore.dataset.vision.RandomInvert`	Randomly invert the colors of image with a given probability.
`mindspore.dataset.vision.RandomLighting`	Add AlexNet-style PCA-based noise to an image.
`mindspore.dataset.vision.RandomPerspective`	按照指定的概率对输入PIL图像进行透视变换。
`mindspore.dataset.vision.RandomPosterize`	随机减少输入图像每个颜色通道的位数。
`mindspore.dataset.vision.RandomResizedCrop`	对输入图像进行随机裁剪，并使用指定的 `mindspore.dataset.vision.Inter` 插值方式去调整为指定的尺寸大小。
`mindspore.dataset.vision.RandomResizedCropWithBBox`	对输入图像进行随机裁剪且随机调整纵横比，并将处理后的图像调整为指定的尺寸大小，并相应地调整边界框。
`mindspore.dataset.vision.RandomResize`	对输入图像使用随机选择的 `mindspore.dataset.vision.Inter` 插值方式去调整它的尺寸大小。
`mindspore.dataset.vision.RandomResizeWithBBox`	对输入图像使用随机选择的 `mindspore.dataset.vision.Inter` 插值方式去调整它的尺寸大小，并相应地调整边界框的尺寸大小。
`mindspore.dataset.vision.RandomRotation`	在指定的角度范围内，随机旋转输入图像。
`mindspore.dataset.vision.RandomSelectSubpolicy`	从策略列表中随机选择一个子策略以应用于输入图像。
`mindspore.dataset.vision.RandomSharpness`	在固定或随机的范围调整输入图像的锐度。
`mindspore.dataset.vision.RandomSolarize`	从给定阈值范围内随机选择一个子范围，对位于给定子范围内的像素，将其像素值设置为(255 - 原本像素值)。
`mindspore.dataset.vision.RandomVerticalFlip`	以给定的概率对输入图像在垂直方向进行随机翻转。
`mindspore.dataset.vision.RandomVerticalFlipWithBBox`	以给定的概率对输入图像和边界框在垂直方向进行随机翻转。
`mindspore.dataset.vision.Rescale`	基于给定的缩放和平移因子调整图像的像素大小。
`mindspore.dataset.vision.Resize`	对输入图像使用给定的 `mindspore.dataset.vision.Inter` 插值方式去调整为给定的尺寸大小。
`mindspore.dataset.vision.ResizeWithBBox`	将输入图像调整为给定的尺寸大小并相应地调整边界框的大小。
`mindspore.dataset.vision.RgbToHsv`	将输入的RGB格式numpy.ndarray图像转换为HSV格式。
`mindspore.dataset.vision.Rotate`	将输入图像旋转指定的度数。
`mindspore.dataset.vision.SlicePatches`	在水平和垂直方向上将Tensor切片为多个块。
`mindspore.dataset.vision.TenCrop`	在输入PIL图像的中心与四个角处分别裁剪指定尺寸大小的子图，并将其翻转图一并返回。
`mindspore.dataset.vision.ToNumpy`	将输入PIL图像转换为numpy.ndarray图像。
`mindspore.dataset.vision.ToPIL`	将已解码的numpy.ndarray图像转换为PIL图像。
`mindspore.dataset.vision.ToTensor`	将输入PIL图像或numpy.ndarray图像转换为指定类型的numpy.ndarray图像，图像的像素值范围将从[0, 255]放缩为[0.0, 1.0]，shape将从(H, W, C)调整为(C, H, W)。
`mindspore.dataset.vision.ToType`	将输入转换为指定的MindSpore数据类型或NumPy数据类型。
`mindspore.dataset.vision.UniformAugment`	从指定序列中均匀采样一批数据处理操作，并按顺序随机执行，即采样出的操作也可能不被执行。
`mindspore.dataset.vision.VerticalFlip`	对输入图像进行垂直翻转。

工具

`mindspore.dataset.vision.AutoAugmentPolicy`	AutoAugment policy for different datasets.
`mindspore.dataset.vision.Border`	边界填充方式枚举类。
`mindspore.dataset.vision.ConvertMode`	图像色彩空间转换模式枚举类。
`mindspore.dataset.vision.ImageBatchFormat`	图像批处理输出格式枚举类。
`mindspore.dataset.vision.Inter`	图像插值方式枚举类。
`mindspore.dataset.vision.SliceMode`	Tensor切片方式枚举类。
`mindspore.dataset.vision.get_image_num_channels`	Get the number of input image channels.
`mindspore.dataset.vision.get_image_size`	Get the size of input image as [height, width].