Размытие по Гауссу в PyTorch (3)

Представленный код демонстрирует влияние функции GaussianBlur из библиотеки torchvision на изображения из набора данных OxfordIIITPet. Функция GaussianBlur принимает два основных аргумента: kernel_size и sigma. Аргумент kernel_size определяет размер ядра размытия, а аргумент sigma — стандартное отклонение размытия. Код создает несколько экземпляров набора данных OxfordIIITPet с различными значениями kernel_size и sigma для функции GaussianBlur. Затем он отображает исходные и размытые изображения рядом для сравнения. Код также определяет две функции, show_images1 и show_images2, которые используются для отображения изображений. Функция show_images1 отображает изображения непосредственно из набора данных, а функция show_images2 применяет функцию GaussianBlur к изображениям перед отображением. Код демонстрирует, как различные значения kernel_size и sigma влияют на размытие изображений. Он показывает, что большие значения kernel_size приводят к более сильному размытию, а большие значения sigma — к более слабому. Код также показывает, что значения kernel_size и sigma можно регулировать независимо для достижения различных эффектов размытия. Например, большое значение kernel_size с малым значением sigma может привести к более сильному размытию, а малое значение kernel_size с большим значением sigma — к более слабому. В целом, код представляет собой полезную демонстрацию функции GaussianBlur и её влияния на изображения.