tensorflow :: opérations :: CropAndResize

Extrait les cultures du tenseur d'image d'entrée et les redimensionne.

Résumé

Extrait les cultures du tenseur d'image d'entrée et les redimensionne à l'aide d'un échantillonnage bilinéaire ou d'un échantillonnage du plus proche voisin (éventuellement avec changement de rapport d'aspect) à une taille de sortie commune spécifiée par crop_size . C'est plus général que l'opération crop_to_bounding_box qui extrait une tranche de taille fixe de l'image d'entrée et ne permet pas le redimensionnement ou le changement de rapport hauteur / largeur.

Renvoie un tenseur avec des crops partir de l' image entrée aux positions définies aux emplacements de la boîte englobante dans les boxes . Les boîtes rognées sont toutes redimensionnées (avec interpolation bilinéaire ou voisine la plus proche) à une size = [crop_height, crop_width] fixe size = [crop_height, crop_width] . Le résultat est un tenseur 4-D [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] . Le redimensionnement est aligné sur les coins. En particulier, si boxes = [[0, 0, 1, 1]] , la méthode donnera des résultats identiques à l'utilisation de tf.image.resize_bilinear() ou tf.image.resize_nearest_neighbor() (dépend de l'argument de la method ) avec align_corners=True .

Arguments:

• scope: un objet Scope
• image: Un tenseur 4-D de forme [batch, image_height, image_width, depth] . image_height et image_width doivent être positifs.
• cases: Un tenseur 2D de forme [num_boxes, 4] . La i ième ligne du tenseur spécifie les coordonnées d'une boîte dans l'image box_ind[i] et est spécifiée en coordonnées normalisées [y1, x1, y2, x2] . Une valeur de coordonnée normalisée de y est mappée à la coordonnée d'image à y * (image_height - 1) , de sorte que l'intervalle [0, 1] de hauteur d'image normalisée est mappé à [0, image_height - 1] en coordonnées de hauteur d'image. Nous y1 > y2 , auquel cas le recadrage échantillonné est une version inversée de haut en bas de l'image originale. La dimension de largeur est traitée de la même manière. Les coordonnées normalisées en dehors de la plage [0, 1] sont autorisées, auquel cas nous utilisons extrapolation_value pour extrapoler les valeurs d'image d'entrée.
• box_ind: Un tenseur 1-D de forme [num_boxes] avec des valeurs int32 dans [0, batch) . La valeur de box_ind[i] spécifie l'image à laquelle se réfère la i ème case.
• crop_size: Un tenseur 1-D de 2 éléments, size = [crop_height, crop_width] . Tous les correctifs d'image recadrée sont redimensionnés à cette taille. Le rapport hauteur / largeur du contenu de l'image n'est pas conservé. crop_height et crop_width doivent être positifs.

Attributs facultatifs (voir Attrs ):

• method: Une chaîne spécifiant la méthode d'échantillonnage pour le redimensionnement. Il peut être "bilinear" ou "nearest" et par défaut "bilinear" . Actuellement, deux méthodes d'échantillonnage sont prises en charge: bilinéaire et voisin le plus proche.
• extrapolation_value: valeur utilisée pour l'extrapolation, le cas échéant.

Retour:

• Output : Un tenseur 4-D de forme [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .

Attributs publics

::tensorflow::Output crops

Operation operation

 CropAndResize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input image,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  ::tensorflow::Input crop_size
)

 CropAndResize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input image,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  ::tensorflow::Input crop_size,
  const CropAndResize::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs ExtrapolationValue(
  float x
)

Attrs Method(
  StringPiece x
)