tensorflow::ops::CropAndResize

Mengekstrak bagian gambar dari tensor gambar masukan dan mengubah ukurannya.

Ringkasan

Mengekstraksi potongan gambar dari tensor gambar masukan dan mengubah ukurannya menggunakan pengambilan sampel bilinear atau pengambilan sampel tetangga terdekat (mungkin dengan perubahan rasio aspek) ke ukuran keluaran umum yang ditentukan oleh crop_size . Ini lebih umum daripada operasi crop_to_bounding_box yang mengekstrak potongan berukuran tetap dari gambar masukan dan tidak memungkinkan pengubahan ukuran atau rasio aspek.

Mengembalikan tensor dengan crops image masukan pada posisi yang ditentukan di lokasi kotak pembatas dalam boxes . Kotak yang dipotong semuanya diubah ukurannya (dengan interpolasi bilinear atau nearest neighbor) ke size = [crop_height, crop_width] . Hasilnya adalah tensor 4-D [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] . Pengubahan ukuran diselaraskan di sudut. Secara khusus, jika boxes = [[0, 0, 1, 1]] , metode ini akan memberikan hasil yang identik dengan menggunakan tf.image.resize_bilinear() atau tf.image.resize_nearest_neighbor() (tergantung pada argumen method ) dengan align_corners=True .

Argumen:

• Cakupan: Objek Cakupan
• gambar: Tensor 4-D dengan bentuk [batch, image_height, image_width, depth] . Baik image_height maupun image_width harus bernilai positif.
• kotak: Tensor 2-D dengan bentuk [num_boxes, 4] . Baris ke- i dari tensor menentukan koordinat sebuah kotak dalam gambar box_ind[i] dan ditentukan dalam koordinat ternormalisasi [y1, x1, y2, x2] . Nilai koordinat ternormalisasi y dipetakan ke koordinat gambar pada y * (image_height - 1) , sehingga interval [0, 1] dari tinggi gambar ternormalisasi dipetakan ke [0, image_height - 1] dalam koordinat tinggi gambar. Kami mengizinkan y1 > y2 , dalam hal ini potongan sampel adalah versi terbalik atas-bawah dari gambar asli. Dimensi lebar diperlakukan serupa. Koordinat ternormalisasi di luar rentang [0, 1] diizinkan, dalam hal ini kami menggunakan extrapolation_value untuk mengekstrapolasi nilai gambar masukan.
• box_ind: Tensor 1-D dengan bentuk [num_boxes] dengan nilai int32 dalam [0, batch) . Nilai box_ind[i] menentukan gambar yang dirujuk oleh kotak i .
• crop_size: Tensor 1-D dengan 2 elemen, size = [crop_height, crop_width] . Semua bagian gambar yang dipotong akan diubah ukurannya ke ukuran ini. Rasio aspek konten gambar tidak dipertahankan. Baik crop_height maupun crop_width harus bernilai positif.

Atribut opsional (lihat Attrs ):

• metode: Sebuah string yang menentukan metode pengambilan sampel untuk mengubah ukuran. Nilainya bisa berupa "bilinear" atau "nearest" dan secara default adalah "bilinear" . Saat ini, dua metode pengambilan sampel didukung: Bilinear dan Nearest Neighbor.
• extrapolation_value: Nilai yang digunakan untuk ekstrapolasi, jika berlaku.

Mengembalikan:

• Output : Tensor 4-D dengan bentuk [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .

Atribut publik

::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
)