mindspore.dataset.vision.RandomAutoContrast

class mindspore.dataset.vision.RandomAutoContrast(cutoff=0.0, ignore=None, prob=0.5)[源代码]

以给定的概率自动调整图像的对比度。

参数：

  • cutoff (float, 可选) - 输入图像直方图中最亮和最暗像素的百分比。该值必须在 [0.0, 50.0) 范围内。默认值： 0.0 。

  • ignore (Union[int, sequence], 可选) - 要忽略的背景像素值，该值必须在 [0, 255] 范围内。默认值： None 。

  • prob (float, 可选) - 图像被调整对比度的概率，取值范围：[0.0, 1.0]。默认值： 0.5 。

异常：

  • TypeError - 如果 cutoff 不是float类型。

  • TypeError - 如果 ignore 不是int或sequence类型。

  • TypeError - 如果 prob 的类型不为float。

  • ValueError - 如果 cutoff 不在[0, 50.0) 范围内。

  • ValueError - 如果 ignore 不在[0, 255] 范围内。

  • ValueError - 如果 prob 不在 [0.0, 1.0] 范围。

  • RuntimeError - 如果输入图像的shape不是 <H, W> 或 <H, W, C>。

支持平台：

CPU

样例：

>>> import mindspore.dataset as ds
>>> import mindspore.dataset.vision as vision
>>>
>>> image_folder_dataset = ds.ImageFolderDataset("/path/to/image_folder_dataset_directory")
>>> transforms_list = [vision.Decode(), vision.RandomAutoContrast(cutoff=0.0, ignore=None, prob=0.5)]
>>> image_folder_dataset = image_folder_dataset.map(operations=transforms_list,
...                                                 input_columns=["image"])
教程样例：