Tensorflow :: ops :: ResizeArea

Ändern Sie die size images mithilfe der Bereichsinterpolation.

Zusammenfassung

Es gibt verschiedene Arten von Eingabebildern , aber Ausgabebilder sind immer schwebend.

Der Bereich der Pixelwerte für das Ausgabebild kann aufgrund der begrenzten numerischen Genauigkeit geringfügig vom Bereich für das Eingabebild abweichen. Um einen Ausgabebereich zu gewährleisten, z. B. [0.0, 1.0] , wenden Sie tf.clip_by_value auf die Ausgabe an.

Jedes Ausgabepixel wird berechnet, indem zuerst der Footprint des Pixels in den Eingangstensor transformiert und dann die Pixel gemittelt werden, die den Footprint schneiden. Der Beitrag eines Eingabepixels zum Durchschnitt wird mit dem Bruchteil seiner Fläche gewichtet, der den Footprint schneidet. Dies ist dasselbe wie bei INTERCAREA von OpenCV.

Argumente:

• scope: Ein Scope- Objekt
• Bilder: 4-D mit Form [batch, height, width, channels] .
• Größe: = Ein 1-D int32 Tensor aus 2 Elementen: new_height, new_width . Die neue Größe für die Bilder.

Optionale Attribute (siehe Attrs ):

• align_corners: Wenn true, werden die Zentren der 4 Eckpixel der Eingangs- und Ausgangstensoren ausgerichtet, wobei die Werte an den Eckpixeln beibehalten werden. Der Standardwert ist false.

Kehrt zurück:

• Output : 4-D mit Form [batch, new_height, new_width, channels] .

Öffentliche Attribute

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
)