erase

paddle.vision.transforms. erase ( img, i, j, h, w, v, inplace=False ) [源代码]

使用给定的值擦除输入图像中的选定区域中的像素。

参数

  • img (paddle.Tensor|np.array|PIL.Image) - 输入的图像。对于 Tensor 类型的输入，形状应该为(C, H, W)。对于 np.array 类型的输入，形状应该为(H, W, C)。

  • i (int) - 擦除区域左上角点的纵坐标。

  • j (int) - 擦除区域左上角点的横坐标。

  • h (int) - 擦除区域的高。

  • w (int) - 擦除区域的宽。

  • v (paddle.Tensor|np.array) - 用于替换擦除区域中像素的值。当输入为 np.array 或者 PIL.Image 类型时，需要为 np.array 类型。

  • inplace (bool，可选) - 该变换是否在原地操作。默认值：False。

返回

paddle.Tensor 或 numpy.array 或 PIL.Image，擦除后的图像，类型与输入图像的类型一致。

代码示例

import paddle

fake_img = paddle.randn((3, 2, 4)).astype(paddle.float32)
print(fake_img)

#Tensor(shape=[3, 2, 4], dtype=float32, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
#       [[[ 0.02169025, -0.97859967, -1.39175487, -1.07478464],
#         [ 0.20654772,  1.74624777,  0.32268861, -0.13857445]],
#
#        [[-0.14993843,  1.10793507, -0.40056887, -1.94395220],
#         [ 0.41686651,  0.44551995, -0.09356714, -0.60898107]],
#
#        [[-0.24998808, -1.47699273, -0.88838995,  0.42629015],
#         [ 0.56948012, -0.96200180,  0.53355658,  3.20450878]]])

values = paddle.zeros((1,1,1), dtype=paddle.float32)
result = paddle.vision.transforms.erase(fake_img, 0, 1, 1, 2, values)

print(result)

#Tensor(shape=[3, 2, 4], dtype=float32, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
#       [[[ 0.02169025,  0.        ,  0.        , -1.07478464],
#         [ 0.20654772,  1.74624777,  0.32268861, -0.13857445]],
#
#         [[-0.14993843,  0.        ,  0.        , -1.94395220],
#           [ 0.41686651,  0.44551995, -0.09356714, -0.60898107]],
#
#         [[-0.24998808,  0.        ,  0.        ,  0.42629015],
#          [ 0.56948012, -0.96200180,  0.53355658,  3.20450878]]])