Gaußsches Blur in PyTorch (3)

Der bereitgestellte Code wird verwendet, um den Effekt der GaussianBlur-Funktion aus der torchvision-Bibliothek auf Bilder aus dem OxfordIIITPet-Datensatz zu demonstrieren. Die GaussianBlur-Funktion nimmt zwei Hauptargumente auf: kernel_size und sigma. Das kernel_size-Argument bestimmt die Größe des Blur-Kernels, während das sigma-Argument die Standardabweichung des Blurs bestimmt. Der Code erstellt mehrere Instanzen des OxfordIIITPet-Datensatzes mit verschiedenen kernel_size- und sigma-Werten für die GaussianBlur-Funktion. Er zeigt dann die Originalbilder und die verwischten Bilder nebeneinander an, um sie zu vergleichen. Der Code definiert auch zwei Funktionen, show_images1 und show_images2, die zum Anzeigen der Bilder verwendet werden. Die show_images1-Funktion zeigt die Bilder direkt aus dem Datensatz an, während die show_images2-Funktion die GaussianBlur-Funktion auf die Bilder anwendet, bevor sie sie anzeigt. Der Code demonstriert, wie unterschiedliche kernel_size- und sigma-Werte den Verwischen der Bilder beeinflussen. Er zeigt, dass größere kernel_size-Werte zu einem stärkeren Verwischen führen, während größere sigma-Werte zu einem subtilerem Verwischen führen. Der Code zeigt auch, dass die kernel_size- und sigma-Werte unabhängig voneinander angepasst werden können, um unterschiedliche Verwischungseffekte zu erzielen. Zum Beispiel kann ein großer kernel_size-Wert mit einem kleinen sigma-Wert zu einem stärkeren Verwischen führen, während ein kleiner kernel_size-Wert mit einem großen sigma-Wert zu einem subtilerem Verwischen führen kann. Insgesamt bietet der Code eine nützliche Demonstration der GaussianBlur-Funktion und ihrer Auswirkungen auf Bilder.