mindspore.dataset.vision.Rotate
- 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: