pytorch中的ElasticTransform

此程式碼探討了 ElasticTransform 中的 torchvision.transforms.v2 函數，展示了其具有不同參數的影像轉換功能。 OxfordIIITPet 資料集用作影像來源。此程式碼系統性地改變 alpha（位移幅度）、sigma（位移平滑度）和 fill（背景顏色）參數，以觀察它們對結果影像的影響。 顯示多組影像，每組影像展示不同參數組合所產生的變換。

ElasticTransform 函數將隨機彈性變形應用於影像，模擬現實世界的扭曲。 alpha 參數控制這些變形的強度；較高的值會導致更明顯的轉變。 sigma 調整變形的平滑度，較小的值會導致更尖銳、更局部的變化。 fill 參數決定用於填滿受變換影響的影像區域的顏色。

程式碼提供了兩個函數，show_images1 和 show_images2，都顯示變換後的圖像。 show_images1 使用預先轉換的資料集，而 show_images2 在顯示函數中套用轉換。兩個函數實現了相同的視覺結果，展示了 ElasticTransform 參數的影響。

附圖說明了這些轉變。 每組影像代表一個特定的參數配置，可以直觀地比較改變 alpha、sigma 和 fill 的效果。 例如，增加 alpha 會導致影像越來越扭曲，而調整 sigma 會影響扭曲的平滑度。 fill 參數變更轉換產生間隙的背景顏色。

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