mindspore.dataset.vision.Affine

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class mindspore.dataset.vision.Affine(degrees, translate, scale, shear, resample=Inter.NEAREST, fill_value=0)[源代码]

对输入图像进行仿射变换，保持图像中心不动。

参数：

  • degrees (float) - 顺时针的旋转角度，取值需为-180到180之间。

  • translate (Sequence[float, float]) - 水平和垂直方向上的平移长度，需为2元素序列。

  • scale (float) - 放缩因子，需为正数。

  • shear (Union[float, Sequence[float, float]]) - 裁切度数，取值需为-180到180之间。 若输入单个数值，表示平行于X轴的裁切角度，不进行Y轴上的裁切； 若输入序列[float, float]，分别表示平行于X轴和Y轴的裁切角度。

  • resample (Inter, 可选) - 图像插值方法。可选值详见 mindspore.dataset.vision.Inter 。 默认值： Inter.NEAREST。

  • fill_value (Union[int, tuple[int, int, int]], 可选) - 用于填充输出图像中变换之外的区域。元组中必须有三个值，取值范围是[0, 255]。默认值： 0 。

异常：

  • TypeError - 如果 degrees 不是float类型。

  • TypeError - 如果 translate 不是Sequence[float, float]类型。

  • TypeError - 如果 scale 不是float类型。

  • ValueError - 如果 scale 非正数。

  • TypeError - 如果 shear 不是float或Sequence[float, float]类型。

  • TypeError - 如果 resample 不是 mindspore.dataset.vision.Inter 的类型。

  • TypeError - 如果 fill_value 不是int或tuple[int, int, int]类型。

  • 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
>>> from mindspore.dataset.vision import Inter
>>>
>>> decode_op = vision.Decode()
>>> affine_op = vision.Affine(degrees=15, translate=[0.2, 0.2], scale=1.1, shear=[1.0, 1.0],
...                           resample=Inter.BILINEAR)
>>> affine_list = [decode_op, affine_op]
>>>
>>> image_folder_dataset = ds.ImageFolderDataset("/path/to/image_folder_dataset_directory")
>>> image_folder_dataset = image_folder_dataset.map(operations=affine_list, input_columns=["image"])
教程样例：