tensorflow::ops::ResizeArea

size images usando interpolação de área.

Resumo

As imagens de entrada podem ser de diferentes tipos, mas as imagens de saída são sempre do tipo ponto flutuante (float).

O intervalo de valores de pixel para a imagem de saída pode ser ligeiramente diferente do intervalo da imagem de entrada devido à precisão numérica limitada. Para garantir um intervalo de saída, por exemplo, [0.0, 1.0] , aplique tf.clip_by_value à saída.

Cada pixel de saída é calculado transformando-se primeiro a área do pixel no tensor de entrada e, em seguida, calculando-se a média dos pixels que intersectam essa área. A contribuição de um pixel de entrada para a média é ponderada pela fração de sua área que intersecta a área do pixel. Isso é semelhante à função INTER_AREA do OpenCV.

Argumentos:

• escopo: Um objeto de escopo
• Imagens: 4-D com formato [batch, height, width, channels] .
• tamanho: = Um tensor int32 unidimensional de 2 elementos: new_height, new_width . O novo tamanho para as imagens.

Atributos opcionais (ver Attrs ):

• align_corners: Se verdadeiro, os centros dos 4 pixels dos cantos dos tensores de entrada e saída são alinhados, preservando os valores nos pixels dos cantos. O padrão é falso.

Devoluções:

• Output : 4-D com formato [batch, new_height, new_width, channels] .

Atributos públicos

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
)