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tf.image.image_gradients

Tensorflow 1 Version Voir la source sur GitHub

Retours gradients d'image (dy, dx) pour chaque canal de couleur.

Les deux tenseurs de sortie ont la même forme que l'entrée: [batch_size, h, w, d]. Les valeurs de gradients sont organisés de telle sorte que [I (x + 1, y) - I (x, y)] est en position (x, y). Cela signifie que dy aura toujours des zéros dans la dernière ligne, et dx aura toujours des zéros dans la dernière colonne.

Exemple d'utilisation:

 BATCH_SIZE = 1
IMAGE_HEIGHT = 5
IMAGE_WIDTH = 5
CHANNELS = 1
image = tf.reshape(tf.range(IMAGE_HEIGHT * IMAGE_WIDTH * CHANNELS,
  delta=1, dtype=tf.float32),
  shape=(BATCH_SIZE, IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH, CHANNELS))
dx, dy = tf.image.image_gradients(image)
print(image[0, :,:,0])
tf.Tensor(
  [[ 0.  1.  2.  3.  4.]
  [ 5.  6.  7.  8.  9.]
  [10. 11. 12. 13. 14.]
  [15. 16. 17. 18. 19.]
  [20. 21. 22. 23. 24.]], shape=(5, 5), dtype=float32)
print(dx[0, :,:,0])
tf.Tensor(
  [[5. 5. 5. 5. 5.]
  [5. 5. 5. 5. 5.]
  [5. 5. 5. 5. 5.]
  [5. 5. 5. 5. 5.]
  [0. 0. 0. 0. 0.]], shape=(5, 5), dtype=float32)
print(dy[0, :,:,0])
tf.Tensor(
  [[1. 1. 1. 1. 0.]
  [1. 1. 1. 1. 0.]
  [1. 1. 1. 1. 0.]
  [1. 1. 1. 1. 0.]
  [1. 1. 1. 1. 0.]], shape=(5, 5), dtype=float32)
 

image Tenseur de forme [batch_size, h, w, d].

Paire de tenseurs (DY, DX) maintenant les gradients d'image verticaux et horizontaux (différence de fini une étape).

ValueError Si l' image n'est pas un tenseur 4D.