tensorflow :: ops :: CropAndResize

Wyodrębnia kadry z tensora obrazu wejściowego i zmienia ich rozmiar.

streszczenie

Wyodrębnia kadry z tensora obrazu wejściowego i zmienia ich rozmiar za pomocą próbkowania bilinearnego lub próbkowania najbliższego sąsiada (prawdopodobnie ze zmianą współczynnika kształtu) do wspólnego rozmiaru wyjściowego określonego przez crop_size . Jest to bardziej ogólne niż crop_to_bounding_box która wyodrębnia wycinek o stałym rozmiarze z obrazu wejściowego i nie pozwala na zmianę rozmiaru lub proporcji.

Zwraca tensor z crops z image wejściowego w pozycjach zdefiniowanych w lokalizacjach obwiedni w boxes . Wszystkie przycięte pola są zmieniane (z interpolacją dwuliniową lub najbliższą sąsiadem) do stałego size = [crop_height, crop_width] . Wynikiem jest tensor 4-D [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] . Zmiana rozmiaru jest wyrównana do narożników. W szczególności, jeśli boxes = [[0, 0, 1, 1]] , metoda da identyczne wyniki jak użycie tf.image.resize_bilinear() lub tf.image.resize_nearest_neighbor() (zależy od argumentu method ) z align_corners=True .

Argumenty:

• zakres: obiekt Scope
• obraz: tensor kształtu 4-D [batch, image_height, image_width, depth] . Zarówno image_height jak i image_width muszą być dodatnie.
• pudełka: tensor 2-D kształtu [num_boxes, 4] . i ty wiersz tensora określa współrzędne prostokąta w box_ind[i] i jest określony w znormalizowanych współrzędnych [y1, x1, y2, x2] . Znormalizowana wartość współrzędnej y jest odwzorowywana na współrzędną obrazu w punkcie y * (image_height - 1) , tak że przedział [0, 1] znormalizowanej wysokości obrazu jest mapowany na [0, image_height - 1] we współrzędnych wysokości obrazu. y1 > y2 , w którym to przypadku próbkowany kadr jest odwróconą wersją oryginalnego obrazu w górę-w dół. Wymiar szerokości jest traktowany podobnie. Dozwolone są znormalizowane współrzędne poza zakresem [0, 1] , w którym to przypadku używamy extrapolation_value do ekstrapolacji wartości obrazu wejściowego.
• box_ind: Tensor 1-D kształtu [num_boxes] z wartościami int32 w [0, batch) . Wartość box_ind[i] określa obraz, do którego odnosi się i skrzynka.
• crop_size: tensor 1-D składający się z 2 elementów, size = [crop_height, crop_width] . Rozmiar wszystkich fragmentów przyciętego obrazu zostanie zmieniony na ten rozmiar. Współczynnik proporcji zawartości obrazu nie jest zachowywany. Zarówno crop_height jak i crop_width muszą być dodatnie.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

• metoda: ciąg określający metodę próbkowania do zmiany rozmiaru. Może to być "bilinear" lub "nearest" i domyślnie "bilinear" . Obecnie obsługiwane są dwie metody próbkowania: dwuliniowa i najbliższy sąsiad.
• extrapolation_value: wartość używana do ekstrapolacji, w stosownych przypadkach.

Zwroty:

• Output : tensor 4-D kształtu [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .

Atrybuty publiczne

::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
)