파이토치의 가우시안블러 (3)

제공된 코드는 torchvision 라이브러리의 GaussianBlur 함수가 OxfordIIITPet 데이터셋의 이미지에 미치는 효과를 보여 주는 데 사용됩니다. GaussianBlur 함수는 커널 크기와 시그마라는 두 가지 주요 인수를 사용합니다. 커널 크기 인수는 흐림 커널의 크기를 결정하고, 시그마 인수는 흐림의 표준 편차를 결정합니다. 이 코드는 GaussianBlur 함수의 다양한 커널 크기 및 시그마 값으로 OxfordIIITPet 데이터셋의 인스턴스를 여러 개 생성합니다. 그런 다음 비교를 위해 원본 이미지와 흐림 이미지를 나란히 표시합니다. 또한 이 코드는 이미지를 표시하는 데 사용되는 show_images1 및 show_images2라는 두 함수를 정의합니다. show_images1 함수는 데이터셋에서 직접 이미지를 표시하는 반면, show_images2 함수는 표시하기 전에 이미지에 GaussianBlur 함수를 적용합니다. 이 코드는 다양한 커널 크기 및 시그마 값이 이미지의 흐림에 어떻게 영향을 미치는지 보여줍니다. 더 큰 커널 크기 값은 더 심한 흐림을 초래하는 반면, 더 큰 시그마 값은 더 미묘한 흐림을 초래한다는 것을 보여줍니다. 또한 커널 크기 및 시그마 값은 다른 흐림 효과를 얻기 위해 독립적으로 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 작은 시그마 값을 사용하는 큰 커널 크기 값은 더 심한 흐림 효과를 초래할 수 있는 반면, 큰 시그마 값을 사용하는 작은 커널 크기 값은 더 미묘한 흐림 효과를 초래할 수 있습니다. 전반적으로 이 코드는 GaussianBlur 함수와 이미지에 미치는 효과에 대한 유용한 시연을 제공합니다.