mindspore.dataset.vision.Resize

class mindspore.dataset.vision.Resize(size, interpolation=Inter.LINEAR)[源代码]

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。

参数：

  • size (Union[int, Sequence[int]]) - 图像的输出尺寸大小。若输入整型，将调整图像的较短边长度为 size ，且保持图像的宽高比不变；若输入是2元素组成的序列，其输入格式需要是 (高度, 宽度) 。

  • interpolation (Inter, 可选) - 图像插值方式。取值可以为 Inter.LINEAR 、 Inter.NEAREST 、 Inter.BICUBIC 或 Inter.PILCUBIC 。默认值： Inter.LINEAR 。

    • Inter.BILINEAR，双线性插值。

    • Inter.LINEAR，双线性插值，同 Inter.BILINEAR 。

    • Inter.NEAREST，最近邻插值。

    • Inter.BICUBIC，双三次插值。

    • Inter.AREA，像素区域插值。

    • Inter.PILCUBIC，双三次插值，实现同Pillow，仅当输入为numpy.ndarray格式的3通道图像时有效。

    • Inter.ANTIALIAS，抗锯齿插值。

异常：

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

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

  • ValueError - 当 size 不为正数。

  • RuntimeError - 如果输入的Tensor不是 <H, W> 或 <H, W, C> 格式。

支持平台：

CPU

样例：

>>> import mindspore.dataset as ds
>>> import mindspore.dataset.vision as vision
>>> from mindspore.dataset.vision import Inter
>>>
>>> decode_op = vision.Decode()
>>> resize_op = vision.Resize([100, 75], Inter.BICUBIC)
>>> transforms_list = [decode_op, resize_op]
>>> image_folder_dataset = ds.ImageFolderDataset("/path/to/image_folder_dataset_directory")
>>> image_folder_dataset = image_folder_dataset.map(operations=transforms_list,
...                                                 input_columns=["image"])
教程样例：