RandomCrop

class paddle.vision.transforms. RandomCrop ( size, padding=0, pad_if_needed=False, keys=None ) [源代码]

在随机位置裁剪输入的图像。

参数

• size (sequence|int) - 裁剪后的图片大小。如果size是一个int值，而不是(h, w)这样的序列，那么会做一个方形的裁剪(size, size)。

• padding (int|sequence，可选) - 对图像四周外边进行填充，如果提供了长度为4的序列，则将其分别用于填充左边界，上边界，右边界和下边界。 默认值：0，不填充。

• pad_if_needed (boolean，可选) - 如果裁剪后的图像小于期望的大小时，是否对裁剪后的图像进行填充，以避免引发异常，默认值：False，保持初次裁剪后的大小，不填充。

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

返回

numpy ndarray，随机裁剪后的图像。

代码示例

import numpy as np
from PIL import Image
from paddle.vision.transforms import RandomCrop
transform = RandomCrop(224)
fake_img = Image.fromarray((np.random.rand(324, 300, 3) * 255.).astype(np.uint8))
fake_img = transform(fake_img)
print(fake_img.size)

使用本API的教程文档

• 图像风格迁移模型-CycleGAN