tensorflow :: ops :: ResizeArea

Ridimensiona le images alle size utilizzando l'interpolazione dell'area.

Sommario

Le immagini in ingresso possono essere di diversi tipi, ma le immagini in uscita sono sempre mobili.

L'intervallo dei valori dei pixel per l'immagine di output potrebbe essere leggermente diverso dall'intervallo per l'immagine di input a causa della limitata precisione numerica. Per garantire un intervallo di output, ad esempio [0.0, 1.0] , applicare tf.clip_by_value all'output.

Ogni pixel di output viene calcolato trasformando prima l'impronta del pixel nel tensore di input e quindi calcolando la media dei pixel che intersecano l'impronta. Il contributo di un pixel di input alla media è pesato dalla frazione della sua area che interseca l'impronta. Questo è lo stesso di INTER_AREA di OpenCV.

Argomenti:

• scope: un oggetto Scope
• immagini: 4-D con forma [batch, height, width, channels] .
• size: = Un 1-D int32 Tensore di 2 elementi: new_height, new_width . La nuova dimensione per le immagini.

Attributi opzionali (vedi Attrs ):

• align_corners: se true, i centri dei 4 pixel angolari dei tensori di input e output sono allineati, preservando i valori nei pixel degli angoli. Il valore predefinito è false.

Ritorna:

• Output : 4-D con forma [batch, new_height, new_width, channels] .

Attributi pubblici

Operation operation

::tensorflow::Output resized_images

 ResizeArea(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input images,
  ::tensorflow::Input size
)

 ResizeArea(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input images,
  ::tensorflow::Input size,
  const ResizeArea::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs AlignCorners(
  bool x
)