tensorflow:: ops:: CropAndResize

इनपुट इमेज टेंसर से क्रॉप किए गए भाग को निकालता है और उनका आकार बदलता है।

सारांश

यह फ़ंक्शन इनपुट इमेज टेंसर से क्रॉप निकालता है और बिलिनियर सैंपलिंग या नियरेस्ट नेबर सैंपलिंग (संभवतः एस्पेक्ट रेशियो में बदलाव के साथ) का उपयोग करके उन्हें crop_size द्वारा निर्दिष्ट एक सामान्य आउटपुट आकार में रीसाइज़ करता है। यह crop_to_bounding_box ऑपरेशन की तुलना में अधिक सामान्य है, जो इनपुट इमेज से एक निश्चित आकार का स्लाइस निकालता है और रीसाइज़िंग या एस्पेक्ट रेशियो में बदलाव की अनुमति नहीं देता है।

यह विधि इनपुट image से boxes में परिभाषित बाउंडिंग बॉक्स स्थानों पर crops के साथ एक टेंसर लौटाती है। क्रॉप किए गए सभी बॉक्सों का आकार (द्विरेखीय या निकटतम पड़ोसी इंटरपोलेशन द्वारा) एक निश्चित size = [crop_height, crop_width] में बदल दिया जाता है। परिणाम एक 4-आयामी टेंसर [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] है। आकार परिवर्तन कोनों के साथ संरेखित होता है। विशेष रूप से, यदि boxes = [[0, 0, 1, 1]] , तो यह विधि tf.image.resize_bilinear() या tf.image.resize_nearest_neighbor() ( method तर्क पर निर्भर करता है) का उपयोग करने के समान परिणाम देगी, जिसमें align_corners=True उपयोग किया गया हो।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• छवि: [batch, image_height, image_width, depth] आकार का एक 4-डी टेंसर। image_height और image_width दोनों धनात्मक होनी चाहिए।
• बॉक्स: [num_boxes, 4] आकार का एक 2-आयामी टेंसर। टेंसर की i वीं पंक्ति box_ind[i] छवि में एक बॉक्स के निर्देशांक निर्दिष्ट करती है और इसे सामान्यीकृत निर्देशांक [y1, x1, y2, x2] में निर्दिष्ट किया जाता है। y का एक सामान्यीकृत निर्देशांक मान y * (image_height - 1) पर छवि निर्देशांक पर मैप किया जाता है, और इसी प्रकार सामान्यीकृत छवि ऊंचाई का [0, 1] अंतराल छवि ऊंचाई निर्देशांक में [0, image_height - 1] पर मैप किया जाता है। हम y1 > y2 अनुमति देते हैं, इस स्थिति में नमूना क्रॉप मूल छवि का ऊपर-नीचे पलटा हुआ संस्करण होता है। चौड़ाई आयाम के साथ भी यही प्रक्रिया अपनाई जाती है। [0, 1] सीमा के बाहर के सामान्यीकृत निर्देशांकों की अनुमति है, इस स्थिति में हम इनपुट छवि मानों का एक्सट्रपलेशन करने के लिए extrapolation_value उपयोग करते हैं।
• box_ind: [num_boxes] आकार का एक 1-D टेंसर जिसमें [0, batch) में int32 मान होते हैं। box_ind[i] का मान उस छवि को निर्दिष्ट करता है जिसे i वाँ बॉक्स संदर्भित करता है।
• crop_size: दो तत्वों वाला एक 1-आयामी टेंसर, size = [crop_height, crop_width] । क्रॉप किए गए सभी इमेज पैच को इस आकार में रीसाइज़ किया जाता है। इमेज कंटेंट का एस्पेक्ट रेशियो संरक्षित नहीं रहता है। crop_height और crop_width दोनों धनात्मक होने चाहिए।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• method: आकार बदलने के लिए सैंपलिंग विधि निर्दिष्ट करने वाली एक स्ट्रिंग। यह "bilinear" या "nearest" हो सकती है और डिफ़ॉल्ट रूप से "bilinear" होती है। वर्तमान में दो सैंपलिंग विधियाँ समर्थित हैं: Bilinear और Nearest Neighbor।
• extrapolation_value: लागू होने पर, एक्सट्रपलेशन के लिए उपयोग किया जाने वाला मान।

प्रतिफल:

• Output : [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] आकार का एक 4-डी टेंसर।

सार्वजनिक विशेषताएँ

::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
)