mindspore.dataset.vision.ResizedCrop
- class mindspore.dataset.vision.ResizedCrop(top, left, height, width, size, interpolation=Inter.BILINEAR)[源代码]
裁切输入图像的指定区域并放缩到指定尺寸大小。
- 参数:
top (int) - 裁切区域左上角位置的纵坐标。
left (int) - 裁切区域左上角位置的横坐标。
height (int) - 裁切区域的高度。
width (int) - 裁切区域的宽度。
size (Union[int, Sequence[int, int]]) - 图像的输出尺寸大小。 若输入int,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Sequence[int, int],其输入格式需要是 (高度, 宽度) 。
interpolation (
Inter
, 可选) - 图像插值方式。默认值:Inter.BILINEAR
。 取值可为Inter.BILINEAR
、Inter.NEAREST
、Inter.BICUBIC
、Inter.AREA
或Inter.PILCUBIC
。Inter.BILINEAR
,双线性插值。Inter.NEAREST
,最近邻插值。Inter.BICUBIC
,双三次插值。Inter.AREA
,像素区域插值。Inter.PILCUBIC
,类Pillow实现的三次插值。
- 异常:
TypeError - 如果 top 不为int类型。
ValueError - 如果 top 为负数。
TypeError - 如果 left 不为int类型。
ValueError - 如果 left 为负数。
TypeError - 如果 height 不为int类型。
ValueError - 如果 height 不为正数。
TypeError - 如果 width 不为int类型。
ValueError - 如果 width 不为正数。
TypeError - 如果 size 不为int或Sequence[int, int]类型。
ValueError - 如果 size 不为正数。
TypeError - 如果 interpolation 不为
mindspore.dataset.vision.Inter
类型。RuntimeError - 如果输入图像的形状不是 <H, W> 或 <H, W, C>。
- 支持平台:
CPU
样例:
>>> import mindspore.dataset as ds >>> import mindspore.dataset.vision as vision >>> from mindspore.dataset.vision import Inter >>> >>> transforms_list = [vision.Decode(), vision.ResizedCrop(0, 0, 128, 128, (100, 75), Inter.BILINEAR)] >>> 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: