SampleDistortedBoundingBox

قم بإنشاء مربع محيط واحد مشوه بشكل عشوائي للصورة.

غالبًا ما يتم توفير التعليقات التوضيحية للمربع المحيط بالإضافة إلى تسميات الحقيقة الأرضية في مهام التعرف على الصور أو تعريب الكائنات. أحد الأساليب الشائعة لتدريب مثل هذا النظام هو تشويه الصورة بشكل عشوائي مع الحفاظ على محتواها، أي زيادة البيانات . تُخرج هذه العملية توطينًا مشوهًا عشوائيًا لكائن ما، أي المربع المحيط، مع إعطاء "حجم_الصورة" و"المربعات_المحيطة" وسلسلة من القيود.

إخراج هذا Op هو مربع محيط واحد يمكن استخدامه لاقتصاص الصورة الأصلية. يتم إرجاع الإخراج على هيئة 3 موترات: `begin` و`size` و`bboxes`. يمكن تغذية الموترين الأولين مباشرةً في tf.slice لاقتصاص الصورة. قد يتم توفير الأخير إلى tf.image.draw_bounding_boxes لتصور شكل المربع المحيط.

يتم توفير المربعات المحيطة وإرجاعها بالشكل `[y_min, x_min, y_max, x_max]`. إحداثيات المربع المحيط هي عوامات في `[0.0, 1.0]` بالنسبة لعرض الصورة الأساسية وارتفاعها.

على سبيل المثال،

# Generate a single distorted bounding box.
     begin, size, bbox_for_draw = tf.image.sample_distorted_bounding_box(
         tf.shape(image),
         bounding_boxes=bounding_boxes)
 
     # Draw the bounding box in an image summary.
     image_with_box = tf.image.draw_bounding_boxes(tf.expand_dims(image, 0),
                                                   bbox_for_draw)
     tf.summary.image('images_with_box', image_with_box)
 
     # Employ the bounding box to distort the image.
     distorted_image = tf.slice(image, begin, size)
 

لاحظ أنه في حالة عدم توفر معلومات حول المربع المحيط، فإن إعداد `use_image_if_no_bounding_boxes = true` سيفترض وجود مربع محيط ضمني واحد يغطي الصورة بأكملها. إذا كانت قيمة `use_image_if_no_bounding_boxes` خاطئة ولم يتم توفير أي مربعات محيطة، فسيظهر خطأ.