tensorflow :: ops :: Kırp ve Yeniden Boyutlandır

Girdi görüntü tensöründen ekinleri çıkarır ve bunları yeniden boyutlandırır.

Özet

Girdi görüntü tensöründen ekinleri çıkarır ve bunları, iki doğrusal örneklemeyi veya en yakın komşu örneklemeyi (muhtemelen en boy oranı değişikliğiyle) kullanarak, crop_size belirtilen ortak bir çıktı boyutuna yeniden crop_size . Bu, giriş görüntüsünden sabit boyutlu bir dilim çıkaran ve yeniden boyutlandırmaya veya en boy oranı değişikliğine izin vermeyen crop_to_bounding_box daha geneldir.

İle tensörünü döndürür crops giriş dan image de sınırlama kutusu yerlerde tanımlanmış pozisyonlarda boxes . Kırpılan kutuların tümü (çift doğrusal veya en yakın komşu enterpolasyonu ile) sabit bir size = [crop_height, crop_width] yeniden boyutlandırılır. Sonuç 4 boyutlu bir tensördür [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] . Yeniden boyutlandırma köşeye hizalıdır. Özellikle, boxes = [[0, 0, 1, 1]] , usul kullanılarak aynı sonuçları verir tf.image.resize_bilinear() ya da tf.image.resize_nearest_neighbor() (bağlıdır method ile argüman) align_corners=True .

Argümanlar:

• kapsam: Bir Scope nesnesi
• image: 4 boyutlu bir şekil tensörü [batch, image_height, image_width, depth] . Hem image_height ve image_width ihtiyacı pozitif olması.
• kutular: 2 boyutlu bir şekil tensörü [num_boxes, 4] . i tensörünün inci satır bir kutu koordinatlarını belirtir box_ind[i] görüntü ve normalize koordinatları belirtilir [y1, x1, y2, x2] . Normalleştirilmiş görüntü yüksekliği [0, 1] aralığı görüntü yüksekliği koordinatlarında [0, image_height - 1] ile eşleştirildiği için y normalleştirilmiş bir koordinat değeri y * (image_height - 1) görüntü koordinatına eşlenir. y1 > y2 izin veriyoruz, bu durumda örneklenen kırpma, orijinal görüntünün yukarı-aşağı çevrilmiş bir versiyonudur. Genişlik boyutu benzer şekilde ele alınır. [0, 1] aralığının dışındaki normalleştirilmiş koordinatlara izin verilir, bu durumda giriş görüntü değerlerini extrapolation_value etmek için ekstrapolasyon_değerini kullanırız.
• box_ind: [0, batch) içinde int32 değerleri olan bir 1-D şekil tensörü [num_boxes] . box_ind[i] nin değeri, i inci kutusunun box_ind[i] görüntüyü belirtir.
• crop_size: 2 öğeden oluşan 1-D tensörü, size = [crop_height, crop_width] . Kırpılan tüm görüntü yamaları bu boyuta yeniden boyutlandırılır. Görüntü içeriğinin en boy oranı korunmaz. Hem crop_height ve crop_width ihtiyaç olumlu olmak.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• yöntem: Yeniden boyutlandırma için örnekleme yöntemini belirten bir dize. "bilinear" veya "nearest" ve varsayılan "bilinear" . Şu anda iki örnekleme yöntemi desteklenmektedir: Çift Doğrusal ve En Yakın Komşu.
• extrapolation_value: Varsa, ekstrapolasyon için kullanılan değer.

İadeler:

• Output : 4 boyutlu bir şekil tensörü [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .

Genel özellikler

::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
)