tensorflow :: ops :: ResizeArea

영역 보간을 사용하여 images size 를 조정합니다.

요약

입력 이미지는 다른 유형일 수 있지만 출력 이미지는 항상 부동입니다.

제한된 수치 정밀도로 인해 출력 이미지의 픽셀 값 범위가 입력 이미지의 범위와 약간 다를 수 있습니다. 출력 범위를 보장하려면 (예 : [0.0, 1.0] ) tf.clip_by_value 를 출력에 적용합니다.

각 출력 픽셀은 먼저 픽셀의 풋 프린트를 입력 텐서로 변환 한 다음 풋 프린트와 교차하는 픽셀을 평균하여 계산됩니다. 평균에 대한 입력 픽셀의 기여도는 풋 프린트와 교차하는 영역의 비율에 의해 가중치가 부여됩니다. 이것은 OpenCV의 INTER_AREA와 동일합니다.

인수 :

• 범위 : 범위 개체
• 이미지 : 모양이있는 4-D [batch, height, width, channels] .
• size : = A 1-D int32 두 요소의 텐서 : new_height, new_width . 이미지의 새 크기입니다.

선택적 속성 ( Attrs 참조) :

• align_corners : true이면 입력 및 출력 텐서의 모서리 픽셀 4 개 중심이 정렬되어 모서리 픽셀의 값이 유지됩니다. 기본값은 false입니다.

보고:

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

공용 속성

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
)