mindspore.dataset.vision.GaussianBlur

.. py:class:: mindspore.dataset.vision.GaussianBlur(kernel_size, sigma=None)

    使用指定的高斯核对输入图像进行模糊处理。

    支持 Ascend 硬件加速，需要通过 `.device("Ascend")` 方式开启。

    参数：
        - **kernel_size** (Union[int, Sequence[int, int]]) - 高斯核的大小。需为正奇数。
          若输入类型为int，将同时使用该值作为高斯核的宽、高。
          若输入类型为Sequence[int, int]，将分别使用这两个元素作为高斯核的宽、高。
        - **sigma** (Union[float, Sequence[float, float]], 可选) - 高斯核的标准差。需为正数。
          若输入类型为float，将同时使用该值作为高斯核宽、高的标准差。
          若输入类型为Sequence[float, float]，将分别使用这两个元素作为高斯核宽、高的标准差。
          默认值： ``None`` ，将通过公式 :math:`((kernel\_size - 1) * 0.5 - 1) * 0.3 + 0.8` 计算得到高斯核的标准差。

    异常：
        - **TypeError** - 如果 `kernel_size` 不是int或Sequence[int]类型。
        - **TypeError** - 如果 `sigma` 不是float或Sequence[float]类型。
        - **ValueError** - 如果 `kernel_size` 不是正数和奇数。
        - **ValueError** - 如果 `sigma` 不是正数。
        - **RuntimeError** - 如果输入图像的shape不是 <H, W> 或 <H, W, C>。

    教程样例：
        - `视觉变换样例库
          <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/master/api_python/samples/dataset/vision_gallery.html>`_

    .. py:method:: device(device_target="CPU")

        指定该变换执行的设备。

        - 当执行设备是 Ascend 时，参数 `kernel_size` 仅支持取值1、3、5。输入数据的维度限制为[4, 6]和[8192, 4096]之间。

        参数：
            - **device_target** (str, 可选) - 算子将在指定的设备上运行。当前支持 ``CPU`` 和 ``Ascend`` 。默认值： ``CPU`` 。

        异常：
            - **TypeError** - 当 `device_target` 的类型不为str。
            - **ValueError** - 当 `device_target` 的取值不为 ``CPU`` / ``Ascend`` 。