tensorflow::ops::ResizeArea

ปรับขนาด images ให้ได้ size ที่ต้องการโดยใช้การประมาณค่าแบบพื้นที่ (area interpolation)

สรุป

รูปภาพ ที่ป้อนเข้า สามารถเป็นได้หลายประเภท แต่รูปภาพที่ได้ออกมาจะเป็นประเภท float เสมอ

ช่วงค่าพิกเซลของภาพผลลัพธ์อาจแตกต่างจากช่วงค่าพิกเซลของภาพอินพุตเล็กน้อย เนื่องจากความแม่นยำเชิงตัวเลขมีจำกัด เพื่อให้ได้ช่วงค่าพิกเซลที่แน่นอน เช่น [0.0, 1.0] ให้ใช้ tf.clip_by_value กับผลลัพธ์

แต่ละพิกเซลเอาต์พุตจะถูกคำนวณโดยการแปลงขอบเขตของพิกเซลนั้นให้เป็นเทนเซอร์อินพุตก่อน จากนั้นจึงหาค่าเฉลี่ยของพิกเซลที่ตัดกับขอบเขตนั้น การมีส่วนร่วมของพิกเซลอินพุตต่อค่าเฉลี่ยจะถูกถ่วงน้ำหนักด้วยสัดส่วนของพื้นที่ที่ตัดกับขอบเขต ซึ่งเหมือนกับฟังก์ชัน INTER_AREA ของ OpenCV

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
• ภาพ: 4 มิติ พร้อมรูปทรง [batch, height, width, channels]
• ขนาด: = เทนเซอร์ int32 แบบ 1 มิติ ประกอบด้วย 2 องค์ประกอบ: new_height, new_width ขนาดใหม่สำหรับรูปภาพ

คุณลักษณะเสริม (ดูที่ Attrs ):

• align_corners: หากตั้งค่าเป็น true จุดศูนย์กลางของพิกเซลทั้ง 4 มุมของเทนเซอร์อินพุตและเอาต์พุตจะถูกจัดเรียงให้ตรงกัน โดยคงค่าที่พิกเซลมุมไว้ ค่าเริ่มต้นคือ false

การส่งคืนสินค้า:

• Output : 4 มิติที่มีรูปร่าง [batch, new_height, new_width, channels]

คุณลักษณะสาธารณะ

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
)