tensorflow::ops::ResizeArea

Redimensionner images à size en utilisant l'interpolation de surface.

Résumé

Les images d'entrée peuvent être de différents types, mais les images de sortie sont toujours de type float.

The range of pixel values for the output image might be slightly different from the range for the input image because of limited numerical precision. To guarantee an output range, for example [0.0, 1.0] , apply tf.clip_by_value to the output.

Each output pixel is computed by first transforming the pixel's footprint into the input tensor and then averaging the pixels that intersect the footprint. An input pixel's contribution to the average is weighted by the fraction of its area that intersects the footprint. This is the same as OpenCV's INTER_AREA.

Arguments :

• portée : un objet Scope
• images : 4D avec forme [batch, height, width, channels] .
• taille : = Un tenseur 1D int32 de 2 éléments : new_height, new_width . La nouvelle taille des images.

Attributs optionnels (voir Attrs ) :

• align_corners : Si la valeur est « true », les centres des quatre pixels d’angle des tenseurs d’entrée et de sortie sont alignés, préservant ainsi les valeurs de ces pixels. La valeur par défaut est « false ».

Retours :

• Output : 4-D avec la forme [batch, new_height, new_width, channels] .

attributs publics

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
)