tensorflow:: ops:: Zmień rozmiar obszaru

Zmiana size images przy użyciu interpolacji obszarowej.

Streszczenie

Obrazy wejściowe mogą być różnych typów, ale obrazy wyjściowe są zawsze typu float.

Zakres wartości pikseli dla obrazu wyjściowego może nieznacznie różnić się od zakresu dla obrazu wejściowego ze względu na ograniczoną precyzję liczbową. Aby zagwarantować zakres wyjściowy, na przykład [0.0, 1.0] , zastosuj do niego tf.clip_by_value .

Każdy piksel wyjściowy jest obliczany poprzez najpierw transformację odcisku piksela do tensora wejściowego, a następnie uśrednienie pikseli przecinających odcisk. Wkład piksela wejściowego do uśredniania jest ważony ułamkiem jego powierzchni przecinającej odcisk. Działa to tak samo jak INTER_AREA w OpenCV.

Argumenty:

• zakres: obiekt zakresu
• obrazy: 4-D z kształtem [batch, height, width, channels] .
• rozmiar: = Jednowymiarowy int32 Tensor 2 elementów: new_height, new_width . Nowy rozmiar obrazów.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

• align_corners: Jeśli wartość true, środki 4 narożnych pikseli tensora wejściowego i wyjściowego są wyrównywane, zachowując wartości w narożnych pikselach. Domyślnie false.

Zwroty:

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

Atrybuty publiczne

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
)