tensorflow :: ops :: ResizeArea

Zmień rozmiar images na size za pomocą interpolacji obszarów.

streszczenie

Obrazy wejściowe mogą być różnych typów, ale obrazy wyjściowe są zawsze zmiennoprzecinkowe.

Zakres wartości pikseli dla obrazu wyjściowego może nieznacznie różnić się od zakresu dla obrazu wejściowego z powodu ograniczonej precyzji numerycznej. Aby zagwarantować zakres wyjściowy, na przykład [0.0, 1.0] , zastosuj tf.clip_by_value do wyjścia.

Każdy piksel wyjściowy jest obliczany poprzez najpierw przekształcenie śladu piksela na tensor wejściowy, a następnie uśrednienie pikseli przecinających ślad. Udział piksela wejściowego w średniej jest ważony ułamkiem jego obszaru, który przecina ślad. To jest to samo, co INTER_AREA OpenCV.

Argumenty:

• zakres: obiekt Scope
• obrazy: 4-D z kształtem [batch, height, width, channels] .
• size: = A 1-D int32 Tensor 2 elementów: new_height, new_width . Nowy rozmiar obrazów.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

• align_corners: Jeśli true, środki 4 narożnych pikseli tensorów wejściowych i wyjściowych są wyrównane, zachowując wartości w pikselach narożnych. Domyślnie false.

Zwroty:

• Output : 4-D z kształtem [batch, new_height, new_width, channels] .

Atrybuty publiczne

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
)