tensorflow::ops::ResizeArea

Измените size images , используя интерполяцию по областям.

Краткое содержание

Входные изображения могут быть разных типов, но выходные изображения всегда имеют тип float.

Диапазон значений пикселей для выходного изображения может немного отличаться от диапазона входного изображения из-за ограниченной точности вычислений. Чтобы гарантировать диапазон выходных значений, например [0.0, 1.0] , примените к выходным данным tf.clip_by_value .

Каждый выходной пиксель вычисляется путем преобразования его площади в тензор входных данных, а затем усреднения пикселей, пересекающих эту площадь. Вклад входного пикселя в среднее значение взвешивается в зависимости от доли его площади, пересекающей площадь. Это аналогично параметру INTER_AREA в OpenCV.

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• изображения: 4D с формой [batch, height, width, channels] .
• size: = Одномерный тензор типа int32 с двумя элементами: new_height, new_width . Новый размер изображений.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs ):

• align_corners: Если true, центры 4 угловых пикселей входного и выходного тензоров выравниваются, сохраняя значения в угловых пикселях. По умолчанию — false.

Возвращает:

• Output : 4D-модель с формой [batch, new_height, new_width, channels] .

Общедоступные атрибуты

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
)