tensorflow :: ops :: ResizeArea

Alan enterpolasyonu kullanarak images size boyutlandırın.

Özet

Girdi görüntüleri farklı türlerde olabilir, ancak çıktı görüntüleri her zaman yüzerdir.

Çıktı görüntüsü için piksel değerleri aralığı, sınırlı sayısal kesinlik nedeniyle giriş görüntüsü aralığından biraz farklı olabilir. Örneğin [0.0, 1.0] gibi bir çıktı aralığını garanti etmek için çıktıya tf.clip_by_value uygulayın.

Her çıktı pikseli, önce pikselin ayak izini giriş tensörüne dönüştürerek ve ardından ayak iziyle kesişen piksellerin ortalaması alınarak hesaplanır. Bir giriş pikselinin ortalamaya katkısı, kapladığı alanla kesişen alanın oranıyla ağırlıklandırılır. Bu, OpenCV'nin INTER_AREA ile aynıdır.

Argümanlar:

• kapsam: Bir Scope nesnesi
• görüntüler: 4-D şekilli [batch, height, width, channels] .
• boyutu: = int32 bir 1-D Tensörünün 2 elemanlarının: new_height, new_width . Görüntüler için yeni boyut.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• align_corners: true ise, giriş ve çıkış tensörlerinin 4 köşe pikselinin merkezleri, köşe piksellerindeki değerler korunarak hizalanır. Varsayılan olarak yanlıştır.

İadeler:

• Output : 4 boyutlu [batch, new_height, new_width, channels] .

Genel özellikler

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
)