Pad

class paddle.vision.transforms.Pad ( padding, fill=0, padding_mode=’constant’, keys=None ) [源代码]

使用特定的模式和值来对输入图像进行填充。

参数

  • 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|list|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]

  • keys (list[str]|tuple[str], optional) - 与 BaseTransform 定义一致。默认值: None。

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 Pad
  4. transform = Pad(2)
  5. fake_img = Image.fromarray((np.random.rand(224, 224, 3) * 255.).astype(np.uint8))
  6. fake_img = transform(fake_img)
  7. print(fake_img.size)