使用torchvision.transformsRandomAffine()函数实现Python中的随机仿射变换

torchvision.transforms.RandomAffine()函数可以用于对图像进行随机仿射变换。该函数的原型如下：

class torchvision.transforms.RandomAffine(degrees, translate=None, scale=None, shear=None, resample=False, fillcolor=0):

参数说明：

- degrees：旋转角度（-degrees， degrees）之间进行随机旋转。

- translate：平移量（float， sequence或二元组）。平移范围为图像的宽高的一个分数（例如(0.1,0.2)）或具体的像素值（例如(10,20)）。

- scale：缩放量（float或sequence）。如果是一个数字，则图像在两个方向上进行随机缩放的范围是（1-scale， 1+scale）；如果是一个序列，它应包含两个准确的缩放因子。

- shear：剪切角度。剪切范围为0，代表没有剪切，剪切范围为（-shear， shear）之间进行随机剪切。

- resample：重采样方法。可以使用的选项有：PIL.Image.NEAREST、PIL.Image.BILINEAR、PIL.Image.BICUBIC或PIL.Image.LANCZOS。如果设置为False，则使用最近的邻居。

- fillcolor：填充值。默认为黑色。

下面是使用示例：

import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 读取图像
img = Image.open('test.jpg')

# 随机仿射变换
affine_transform = transforms.RandomAffine(30, translate=(0.1, 0.1), scale=(0.8, 1.2), shear=10)
transformed_img = affine_transform(img)

# 显示变换后的图像
transformed_img.show()

在上面的示例中，我们先将图像读取为PIL.Image对象，然后使用RandomAffine()函数进行随机仿射变换。将变换后的图像保存在transformed_img对象中，并使用show()函数显示出来。该示例中的参数设置如下：

- 旋转角度：-30度到+30度之间的随机旋转。

- 平移量：图像宽高的10%到20%之间的随机平移。

- 缩放量：图像在两个方向上进行0.8倍到1.2倍之间的随机缩放。

- 剪切角度：-10度到+10度之间的随机剪切。

运行上述代码后，将会随机产生一种变换后的图像，并显示出来。可以多次运行代码查看多种随机变换效果。