тензорный поток:: опс:: Обрезать и изменить размер

Извлекает обрезки из тензора входного изображения и изменяет их размер.

Краткое содержание

Извлекает обрезки из тензора входного изображения и изменяет их размеры с использованием билинейной выборки или выборки ближайшего соседа (возможно, с изменением соотношения сторон) до общего выходного размера, заданного crop_size . Это более общий вариант, чем crop_to_bounding_box , которая извлекает фрагмент фиксированного размера из входного изображения и не позволяет изменять размер или соотношение сторон.

Возвращает тензор с crops входного image в позициях, определенных в местах ограничивающего прямоугольника в boxes . Размер всех обрезанных блоков изменяется (с билинейной интерполяцией или интерполяцией ближайшего соседа) до фиксированного size = [crop_height, crop_width] . Результатом является 4-D тензор [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] . Изменение размера выравнивается по углам. В частности, если boxes = [[0, 0, 1, 1]] , метод даст идентичные результаты при использовании tf.image.resize_bilinear() или tf.image.resize_nearest_neighbor() (в зависимости от аргумента method ) с align_corners=True . align_corners=True .

Аргументы:

• область: объект области .
• изображение: 4-D тензор формы [batch, image_height, image_width, depth] . И image_height , и image_width должны быть положительными.
• box: двумерный тензор формы [num_boxes, 4] . i -я строка тензора задает координаты бокса в изображении box_ind[i] и задается в нормализованных координатах [y1, x1, y2, x2] . Нормализованное значение координаты y сопоставляется с координатой изображения в y * (image_height - 1) , так что интервал [0, 1] нормализованной высоты изображения сопоставляется с [0, image_height - 1] в координатах высоты изображения. Мы разрешаем y1 > y2 , и в этом случае выбранная обрезка представляет собой перевернутую вверх-вниз версию исходного изображения. Аналогично обрабатывается размер ширины. Допускаются нормализованные координаты за пределами диапазона [0, 1] . В этом случае мы используем extrapolation_value для экстраполяции значений входного изображения.
• box_ind: одномерный тензор формы [num_boxes] со значениями int32 в [0, batch) . Значение box_ind[i] указывает изображение, на которое ссылается i -й блок.
• Crop_size: одномерный тензор из 2 элементов, size = [crop_height, crop_width] . Размер всех фрагментов обрезанного изображения изменяется до этого размера. Соотношение сторон содержимого изображения не сохраняется. Оба crop_height и crop_width должны быть положительными.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

• метод: строка, определяющая метод выборки для изменения размера. Он может быть "bilinear" или "nearest" и по умолчанию имеет значение "bilinear" . В настоящее время поддерживаются два метода выборки: билинейный и метод ближайшего соседа.
• extrapolation_value: значение, используемое для экстраполяции, если применимо.

Возврат:

• Output : 4-D тензор формы [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .

Публичные атрибуты

::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
)