pad

paddle.vision.transforms.pad ( img, padding, fill=0, padding_mode=’constant’ ) [源代码]

使用特定的模式和值来对输入图像进行填充。

参数

  • img (PIL.Image|np.ndarray) - 被填充的图像。

  • padding (int|list|tuple) - 在图像边界上进行填充的范围。如果提供的是单个int值，则该值用于填充图像所有边；如果提供的是长度为2的元组/列表，则分别为图像左/右和顶部/底部进行填充；如果提供的是长度为4的元组/列表，则按照左，上，右和下的顺序为图像填充。

  • fill (int|tuple) - 用于填充的像素值。仅当padding_mode为constant时参数值有效。 默认值：0。 如果参数值是一个长度为3的元组，则会分别用于填充R，G，B通道。

  • padding_mode (string) - 填充模式。支持: constant, edge, reflect 或 symmetric。 默认值：constant。 constant 表示使用常量值进行填充，该值由fill参数指定。edge 表示使用图像边缘像素值进行填充。reflect 表示使用原图像的镜像值进行填充（不使用边缘上的值）；比如：使用该模式对 [1, 2, 3, 4] 的两端分别填充2个值，结果是 [3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2]。symmetric 表示使用原图像的镜像值进行填充（使用边缘上的值）；比如：使用该模式对 [1, 2, 3, 4] 的两端分别填充2个值，结果是 [2, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 3]。

返回

PIL.Image 或 numpy.ndarray，填充后的图像。

代码示例

  1. import numpy as np
  2. from PIL import Image
  3. from paddle.vision.transforms import functional as F
  5. fake_img = (np.random.rand(256, 300, 3) * 255.).astype('uint8')
  7. fake_img = Image.fromarray(fake_img)
  9. padded_img = F.pad(fake_img, padding=1)
  10. print(padded_img.size)
  12. padded_img = F.pad(fake_img, padding=(2, 1))
  13. print(padded_img.size)