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Extrait les recadrages du tenseur de l'image d'entrée et les redimensionne.

Résumé

Extrait les cultures du tenseur de l'image d'entrée et les redimensionne à l'aide d'un échantillonnage bilinéaire ou d'un échantillonnage du voisin le plus proche (éventuellement avec changement de rapport hauteur/largeur) à une taille de sortie commune spécifiée par crop_size . Ceci est plus général que l'opération crop_to_bounding_box qui extrait une tranche de taille fixe de l'image d'entrée et n'autorise pas le redimensionnement ou le changement de rapport d'aspect.

Renvoie un tenseur avec crops à partir de image d'entrée aux positions définies aux emplacements du cadre de délimitation dans boxes . Les zones recadrées sont toutes redimensionnées (avec interpolation bilinéaire ou du voisin le plus proche) à une size = [crop_height, crop_width] . Le résultat est un tenseur 4D [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] . Le redimensionnement est aligné sur les coins. En particulier, si boxes = [[0, 0, 1, 1]] , la méthode donnera des résultats identiques à l'utilisation tf.image.resize_bilinear() ou tf.image.resize_nearest_neighbor() (dépend de l'argument de la method ) avec align_corners=True .

Arguments:

• scope : un objet Scope
• image : Un tenseur de forme 4D [batch, image_height, image_width, depth] . image_height et image_width doivent être positifs.
• boxes : Un tenseur 2D de forme [num_boxes, 4] . La i -ième ligne du tenseur spécifie les coordonnées d'une boîte dans l'image box_ind[i] et est spécifiée en coordonnées normalisées [y1, x1, y2, x2] . Une valeur de coordonnée normalisée de y est mappée à la coordonnée de l'image à y * (image_height - 1) , de sorte que l'intervalle [0, 1] de hauteur d'image normalisée soit mappé à [0, image_height - 1] dans les coordonnées de hauteur d'image. Nous autorisons y1 > y2 , auquel cas le recadrage échantillonné est une version inversée de haut en bas de l'image originale. La dimension de largeur est traitée de la même manière. Les coordonnées normalisées en dehors de la plage [0, 1] sont autorisées, auquel cas nous utilisons extrapolation_value pour extrapoler les valeurs de l'image d'entrée.
• box_ind : un tenseur 1D de forme [num_boxes] avec des valeurs int32 dans [0, batch) . La valeur de box_ind[i] spécifie l’image à laquelle la i -ième boîte fait référence.
• crop_size : un tenseur 1D de 2 éléments, size = [crop_height, crop_width] . Tous les patchs d'image recadrés sont redimensionnés à cette taille. Le rapport hauteur/largeur du contenu de l'image n'est pas conservé. crop_height et crop_width doivent être positifs.

Attributs facultatifs (voir Attrs ) :

• method : une chaîne spécifiant la méthode d’échantillonnage pour le redimensionnement. Il peut être soit "bilinear" , soit "nearest" et est par défaut "bilinear" . Actuellement, deux méthodes d'échantillonnage sont prises en charge : bilinéaire et voisin le plus proche.
• extrapolation_value : valeur utilisée pour l'extrapolation, le cas échéant.

Retour:

• Output : Un tenseur 4D de forme [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .

Attributs publics

::tensorflow::Output crops

Operation operation

 CropAndResize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input image,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  ::tensorflow::Input crop_size
)

 CropAndResize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input image,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  ::tensorflow::Input crop_size,
  const CropAndResize::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs ExtrapolationValue(
  float x
)

Attrs Method(
  StringPiece x
)