mindspore.dataset.vision.Rotate

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class mindspore.dataset.vision.Rotate(degrees, resample=Inter.NEAREST, expand=False, center=None, fill_value=0)[源代码]

将输入图像旋转指定的度数。

参数：

  • degrees (Union[int, float]) - 旋转角度。

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

  • expand (bool, 可选) - 若为 True ，将扩展图像尺寸大小使其足以容纳整个旋转图像；若为 False ，则保持图像尺寸大小不变。请注意，扩展时将假设图像为中心旋转且未进行平移。默认值： False 。

  • center (tuple, 可选) - 可选的旋转中心，以图像左上角为原点，旋转中心的位置按照 (宽度, 高度) 格式指定。默认值： None ，表示中心旋转。

  • fill_value (Union[int, tuple[int]], 可选) - 旋转图像之外区域的像素填充值。若输入3元素元组，将分别用于填充R、G、B通道；若输入整型，将以该值填充RGB通道。 fill_value 值必须在 [0, 255] 范围内。默认值： 0 。

异常：

  • TypeError - 当 degrees 的类型不为int或float。

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

  • TypeError - 当 expand 的类型不为bool。

  • TypeError - 当 center 的类型不为tuple。

  • TypeError - 当 fill_value 的类型不为int或tuple[int]。

  • ValueError - 当 fill_value 取值不在[0, 255]范围内。

  • RuntimeError - 当输入图像的shape不为<H, W>或<…, H, W, C>。

支持平台：

CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> import mindspore.dataset as ds
>>> import mindspore.dataset.vision as vision
>>> from mindspore.dataset.vision import Inter
>>>
>>> # Use the transform in dataset pipeline mode
>>> transforms_list = [vision.Rotate(degrees=30.0, resample=Inter.NEAREST, expand=True)]
>>> data = np.random.randint(0, 255, size=(1, 100, 100, 3)).astype(np.uint8)
>>> numpy_slices_dataset = ds.NumpySlicesDataset(data, ["image"])
>>> 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
(137, 137, 3) uint8
>>>
>>> # Use the transform in eager mode
>>> data = np.random.randint(0, 255, size=(100, 100, 3)).astype(np.uint8)
>>> output = vision.Rotate(degrees=30.0, resample=Inter.NEAREST, expand=True)(data)
>>> print(output.shape, output.dtype)
(137, 137, 3) uint8
教程样例：