RandomCrop in PyTorch (1)

Der Code veranschaulicht die Funktion `RandomCrop` von `torchvision.transforms.v2` für die Bildmanipulation. `RandomCrop` ermöglicht das zufällige Zuschneiden von Bildern mit anpassbaren Parametern. Zu diesen Parametern gehören Größe, Auffüllung, Flagge `pad_if_needed`, Füllfarbe und Auffüllmodus. Der Größenparameter bestimmt die Dimensionen des Ausgabebildes und akzeptiert ganze Zahlen oder Listen/Tupel. Durch Auffüllen werden vor dem Zuschneiden zusätzliche Pixel um das Bild herum hinzugefügt. Negatives Auffüllen ist zulässig. `pad_if_needed` verarbeitet Fälle, in denen die Zuschnittgröße die Abmessungen des Bildes überschreitet. Der Füllparameter gibt die für die Auffüllung verwendete Farbe an, und der Auffüllmodus definiert, wie die Auffüllung angewendet wird. Der Code verwendet den OxfordIIITPet-Datensatz, um `RandomCrop` mit verschiedenen Parametereinstellungen zu veranschaulichen und die Auswirkungen von Größe, Auffüllung, Füllfarbe und Auffüllmodus auf die resultierenden zugeschnittenen Bilder zu verdeutlichen. Es werden mehrere Beispiele bereitgestellt, die unterschiedliche Kombinationen dieser Parameter veranschaulichen. Der Code enthält auch Visualisierungsfunktionen, um die Original- und transformierten Bilder anzuzeigen. Für die Bildanzeige werden zwei Funktionen verwendet: `show_images1` und `show_images2`. Die zweite Funktion bietet zusätzliche Kontrolle über die Zuschneideparameter.