SampleDistortedBoundingBox

Bir görüntü için rastgele bozulmuş tek bir sınırlayıcı kutu oluşturun.

Sınırlayıcı kutu açıklamaları genellikle görüntü tanıma veya nesne konumlandırma görevlerinde temel doğruluk etiketlerine ek olarak sağlanır. Böyle bir sistemi eğitmek için yaygın bir teknik, bir görüntünün içeriğini korurken rastgele bir şekilde çarpıtılmasıdır, yani veri büyütme . Bu Op, bir "image_size", "bounding_boxes" ve bir dizi kısıtlama göz önüne alındığında, bir nesnenin, yani sınırlayıcı kutunun rastgele bozulmuş yerelleştirmesini üretir.

Bu Op'un çıktısı, orijinal görüntüyü kırpmak için kullanılabilecek tek bir sınırlayıcı kutudur. Çıktı 3 tensör olarak döndürülür: "begin", "size" ve "bboxes". İlk 2 tensör, görüntüyü kırpmak için doğrudan tf.slice beslenebilir. İkincisi, sınırlayıcı kutunun neye benzediğini görselleştirmek için tf.image.draw_bounding_boxes dosyasına sağlanabilir.

Sınırlayıcı kutular "[y_min, x_min, y_max, x_max]" olarak sağlanır ve döndürülür. Sınırlayıcı kutu koordinatları, alttaki görüntünün genişliğine ve yüksekliğine göre "[0.0, 1.0]" cinsinden kayar.

Örneğin,

# 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)
 

Hiçbir sınırlayıcı kutu bilgisi mevcut değilse, `use_image_if_no_bounding_boxes = true` ayarının tüm görüntüyü kaplayan tek bir örtülü sınırlayıcı kutu olduğunu varsayacağını unutmayın. "use_image_if_no_bounding_boxes" yanlışsa ve hiçbir sınırlayıcı kutu sağlanmazsa bir hata ortaya çıkar.