tensorflow:: ops:: CropAndResize

Extrae recortes del tensor de imagen de entrada y los redimensiona.

Resumen

Extrae recortes del tensor de imagen de entrada y los redimensiona mediante muestreo bilineal o muestreo del vecino más cercano (posiblemente con cambio de relación de aspecto) a un tamaño de salida común especificado por crop_size . Esto es más general que la operación crop_to_bounding_box , que extrae una sección de tamaño fijo de la imagen de entrada y no permite redimensionamiento ni cambio de relación de aspecto.

Devuelve un tensor con crops de la image de entrada en las posiciones definidas en las ubicaciones de los cuadros delimitadores en boxes . Todos los cuadros recortados se redimensionan (con interpolación bilineal o del vecino más cercano) a un size = [crop_height, crop_width] . El resultado es un tensor 4-D [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] . El redimensionamiento está alineado en las esquinas. En particular, si boxes = [[0, 0, 1, 1]] , el método dará resultados idénticos a usar tf.image.resize_bilinear() o tf.image.resize_nearest_neighbor() (depende del argumento method ) con align_corners=True .

Argumentos:

• ámbito: Un objeto de ámbito
• imagen: Un tensor 4D con forma [batch, image_height, image_width, depth] . Tanto image_height como image_width deben ser positivos.
• boxes: Un tensor 2-D de forma [num_boxes, 4] . La i -ésima fila del tensor especifica las coordenadas de un cuadro en la imagen box_ind[i] y se especifica en coordenadas normalizadas [y1, x1, y2, x2] . Un valor de coordenada normalizada de y se asigna a la coordenada de la imagen en y * (image_height - 1) , de modo que el intervalo [0, 1] de altura de imagen normalizada se asigna a [0, image_height - 1] en coordenadas de altura de imagen. Se permite y1 > y2 , en cuyo caso el recorte muestreado es una versión invertida verticalmente de la imagen original. La dimensión del ancho se trata de forma similar. Se permiten coordenadas normalizadas fuera del rango [0, 1] , en cuyo caso se utiliza extrapolation_value para extrapolar los valores de la imagen de entrada.
• box_ind: Un tensor 1-D de forma [num_boxes] con valores int32 en [0, batch) . El valor de box_ind[i] especifica la imagen a la que se refiere la i -ésima caja.
• crop_size: Un tensor unidimensional de 2 elementos, size = [crop_height, crop_width] . Todos los parches de imagen recortados se redimensionan a este tamaño. No se conserva la relación de aspecto del contenido de la imagen. Tanto crop_height como crop_width deben ser positivos.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• método: Una cadena que especifica el método de muestreo para el redimensionamiento. Puede ser "bilinear" o "nearest" y por defecto es "bilinear" . Actualmente se admiten dos métodos de muestreo: bilineal y vecino más cercano.
• extrapolation_value: Valor utilizado para la extrapolación, cuando corresponda.

Devoluciones:

• Output : Un tensor 4D con forma [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .

Atributos públicos

::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
)