mindspore.dataset.vision.Equalize
- class mindspore.dataset.vision.Equalize[源代码]
对输入图像进行直方图均衡化。
支持 Ascend 硬件加速,需要通过 .device("Ascend") 方式开启。
- 异常:
RuntimeError - 如果输入图像的shape不是 <H, W> 或 <H, W, C>。
- 支持平台:
CPU
Ascend
样例:
>>> import numpy as np >>> import mindspore.dataset as ds >>> import mindspore.dataset.vision as vision >>> >>> # Use the transform in dataset pipeline mode >>> data = np.random.randint(0, 255, size=(1, 100, 100, 3)).astype(np.uint8) >>> numpy_slices_dataset = ds.NumpySlicesDataset(data, ["image"]) >>> transforms_list = [vision.Equalize()] >>> numpy_slices_dataset = numpy_slices_dataset.map(operations=transforms_list, input_columns=["image"]) >>> for item in numpy_slices_dataset.create_dict_iterator(num_epochs=1, output_numpy=True): ... print(item["image"].shape, item["image"].dtype) ... break (100, 100, 3) uint8 >>> >>> # Use the transform in eager mode >>> data = np.array([[0, 1, 2, 3, 4, 5], [0, 1, 2, 3, 4, 5]], dtype=np.uint8).reshape((2, 2, 3)) >>> output = vision.Equalize()(data) >>> print(output.shape, output.dtype) (2, 2, 3) uint8
- 教程样例:
- device(device_target='CPU')[源代码]
指定该变换执行的设备。
当执行设备是 Ascend 时,输入数据仅支持 uint8 类型,输入数据的通道仅支持1和3。输入数据的高度限制范围为[4, 8192]、宽度限制范围为[6, 4096]。
- 参数:
device_target (str, 可选) - 算子将在指定的设备上运行。当前支持
CPU
和Ascend
。默认值:CPU
。
- 异常:
TypeError - 当 device_target 的类型不为str。
ValueError - 当 device_target 的取值不为
CPU
/Ascend
。
- 支持平台:
CPU
Ascend
样例:
>>> import numpy as np >>> import mindspore.dataset as ds >>> import mindspore.dataset.vision as vision >>> >>> # Use the transform in dataset pipeline mode >>> data = np.random.randint(0, 255, size=(1, 100, 100, 3)).astype(np.uint8) >>> numpy_slices_dataset = ds.NumpySlicesDataset(data, ["image"]) >>> transforms_list = [vision.Equalize().device("Ascend")] >>> numpy_slices_dataset = numpy_slices_dataset.map(operations=transforms_list, input_columns=["image"]) >>> for item in numpy_slices_dataset.create_dict_iterator(num_epochs=1, output_numpy=True): ... print(item["image"].shape, item["image"].dtype) ... break (100, 100, 3) uint8 >>> >>> # Use the transform in eager mode >>> data = np.random.randint(0, 255, size=(100, 100, 3)).astype(np.uint8) >>> output = vision.Equalize().device("Ascend")(data) >>> print(output.shape, output.dtype) (100, 100, 3) uint8