transforms.GaussianBlur 参数

torchvision.transforms.GaussianBlur是一个在图像处理中应用高斯模糊的图像转换函数。高斯模糊是一种常见的图像模糊技术，它通过对图像中的每个像素应用一个高斯核来实现。这种模糊效果可以减少图像中的噪点，并使图像变得平滑。 在使用torchvision.transforms.GaussianBlur函数时，可以指定模糊半径作为输入参数。模糊半径决定了高斯核的大小，较大的半径会产生更强的模糊效果。 下面是一个示例代码，展示如何使用torchvision.transforms.GaussianBlur函数： ```python import torch import torchvision.transforms as transforms # 创建一个GaussianBlur转换对象 blur_transform = transforms.GaussianBlur(radius=2) # 加载图像 image = Image.open("image.jpg") # 应用高斯模糊转换 blurred_image = blur_transform(image) # 显示原始图像和模糊后的图像 image.show() blurred_image.show() 在上述示例中，我创建了一个GaussianBlur转换对象，并将模糊半径设置为2。然后，我加载了一个图像并将其应用于高斯模糊转换。最后，我显示了原始图像和模糊后的图像。 请注意，torchvision.transforms.GaussianBlur函数仅适用于PIL图像格式。如果您使用的是其他图像格式，您需要先将其转换为PIL图像。

transforms.GaussianBlur是torchvision库中的一个预定义的图像变换方法。它用于对图像进行高斯模糊处理，可以通过指定模糊核的大小和标准差来调节模糊程度。在提供的代码中，transform2通过transforms.Compose将自定义的AddBlur方法包装成一个预处理方法，然后使用transforms.RandomApply将其以一定的概率应用于输入图像。因此，当你需要使用transforms.GaussianBlur进行图像预处理时，可以根据需要选择合适的参数进行调用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [torchvision.transforms：同时使用RandomApply、RandomChoice，官方预处理方法、自定义预处理方法](https://blog.csdn.net/qq_40682833/article/details/127740496)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [『PyTorch』学习笔记 1 —— transforms](https://blog.csdn.net/libo1004/article/details/116673227)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]