mindspore.dataset.vision.GaussianBlur

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class mindspore.dataset.vision.GaussianBlur(kernel_size, sigma=None)[源代码]

使用指定的高斯核对输入图像进行模糊处理。

支持 Ascend 硬件加速,需要通过 .device("Ascend") 方式开启。

参数:
  • kernel_size (Union[int, Sequence[int, int]]) - 高斯核的大小。需为正奇数。 若输入类型为int,将同时使用该值作为高斯核的宽、高。 若输入类型为Sequence[int, int],将分别使用这两个元素作为高斯核的宽、高。

  • sigma (Union[float, Sequence[float, float]], 可选) - 高斯核的标准差。需为正数。 若输入类型为float,将同时使用该值作为高斯核宽、高的标准差。 若输入类型为Sequence[float, float],将分别使用这两个元素作为高斯核宽、高的标准差。 默认值: None ,将通过公式 \(((kernel\_size - 1) * 0.5 - 1) * 0.3 + 0.8\) 计算得到高斯核的标准差。

异常:
  • TypeError - 如果 kernel_size 不是int或Sequence[int]类型。

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

  • ValueError - 如果 kernel_size 不是正数和奇数。

  • ValueError - 如果 sigma 不是正数。

  • 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.GaussianBlur(3, 3)]
>>> 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.GaussianBlur(3, 3)(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,参数 kernel_size 仅支持取值1、3、5。输入数据的维度限制为[4, 6]和[8192, 4096]之间。

参数:
  • device_target (str, 可选) - 算子将在指定的设备上运行。当前支持 CPUAscend 。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"])
>>> blur_op = vision.GaussianBlur(3, 3).device("Ascend")
>>> transforms_list = [blur_op]
>>> 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.GaussianBlur(3, 3).device("Ascend")(data)
>>> print(output.shape, output.dtype)
(100, 100, 3) uint8