PyTorch 中的 ElasticTransform

此代码探索了 ElasticTransform 中的 torchvision.transforms.v2 函数，展示了其具有不同参数的图像转换功能。 OxfordIIITPet 数据集用作图像源。该代码系统地改变 alpha（位移幅度）、sigma（位移平滑度）和 fill（背景颜色）参数，以观察它们对结果图像的影响。 显示多组图像，每组图像展示不同参数组合产生的变换。

ElasticTransform 函数将随机弹性变形应用于图像，模拟现实世界的扭曲。 alpha 参数控制这些变形的强度；更高的值会导致更明显的转变。 sigma 调整变形的平滑度，较小的值会导致更尖锐、更局部的变化。 fill 参数确定用于填充受变换影响的图像区域的颜色。

代码提供了两个函数，show_images1 和 show_images2，都显示变换后的图像。 show_images1 使用预转换的数据集，而 show_images2 在显示函数中应用转换。两个函数实现了相同的视觉结果，展示了 ElasticTransform 参数的影响。

附图说明了这些转变。 每组图像代表一个特定的参数配置，可以直观地比较改变 alpha、sigma 和 fill 的效果。 例如，增加 alpha 会导致图像越来越扭曲，而调整 sigma 会影响扭曲的平滑度。 fill 参数更改转换产生间隙的背景颜色。

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