pytorch中的随机旋转

小伙伴们有没有觉得学习文章很有意思？有意思就对了！今天就给大家带来《pytorch中的随机旋转》，以下内容将会涉及到，若是在学习中对其中部分知识点有疑问，或许看了本文就能帮到你！

本文档介绍了torchvision.transforms.v2.RandomRotation的用法，这是一个用于随机旋转图像的工具。

RandomRotation 参数详解

RandomRotation 的初始化方法接受以下参数：

1. degrees (必需): 指定旋转角度。可以是整数、浮点数，或者一个包含两个元素的元组/列表 (表示角度范围)。

   • 单个值：表示 [-degrees, degrees] 的范围。例如，degrees=90 等同于 degrees=[-90, 90]。
   • 元组/列表：表示 [min, max] 的范围。例如，degrees=[-90, 90] 表示在 -90 到 90 度之间随机旋转。

2. interpolation (可选，默认: InterpolationMode.NEAREST): 指定插值方法。可以使用 torchvision.transforms.functional.InterpolationMode 中定义的各种插值模式。

3. expand (可选，默认: False): 指定是否扩展输出图像以适应旋转后的图像大小。如果设置为 True，则输出图像将包含整个旋转后的图像，背景用 fill 参数指定的颜色填充；如果设置为 False，则输出图像将与输入图像大小相同，可能会裁剪旋转后的图像的一部分。

4. center (可选，默认: None): 指定旋转中心。必须是一个包含两个元素的元组/列表，表示旋转中心坐标 (x, y)。如果设置为 None，则旋转中心为图像中心。

5. fill (可选，默认: 0): 指定背景填充值。当 expand=True 时，此参数用于填充旋转后图像超出原始图像边界的部分。可以是整数、浮点数，或者一个包含 1 或 3 个元素的元组/列表 (分别对应灰度图像和彩色图像的填充值)。

代码示例及结果展示

以下代码演示了 RandomRotation 的各种用法，并使用 OxfordIIITPet 数据集展示了不同参数组合下的图像旋转效果。 代码中包含两个 show_images 函数，第一个函数直接使用预先定义好的 OxfordIIITPet 数据集实例，第二个函数则演示了如何在运行时动态应用 RandomRotation 变换。

结论
RandomRotation 提供了灵活的图像旋转功能，可以根据需要设置旋转角度、插值方法、扩展方式、旋转中心和背景填充值。  通过合理的参数组合，可以实现各种图像增强和数据增强的效果。  代码示例清晰地展示了如何使用该工具以及各个参数的影响。
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