tensorflow::ops::CropAndResize

Estrae porzioni di immagine dal tensore di input e le ridimensiona.

Riepilogo

Estrae porzioni di immagine dal tensore di input e le ridimensiona utilizzando il campionamento bilineare o il campionamento del vicino più prossimo (eventualmente con modifica del rapporto d'aspetto) a una dimensione di output comune specificata da crop_size . Questa operazione è più generale rispetto all'operazione crop_to_bounding_box , che estrae una porzione di dimensioni fisse dall'immagine di input e non consente il ridimensionamento o la modifica del rapporto d'aspetto.

Restituisce un tensore con crops image di input in posizioni definite nelle posizioni del riquadro di delimitazione in boxes . I riquadri ritagliati vengono tutti ridimensionati (con interpolazione bilineare o del vicino più prossimo) a una size = [crop_height, crop_width] . Il risultato è un tensore 4D [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] . Il ridimensionamento è allineato agli angoli. In particolare, se boxes = [[0, 0, 1, 1]] , il metodo fornirà risultati identici a quelli ottenuti con tf.image.resize_bilinear() o tf.image.resize_nearest_neighbor() (a seconda dell'argomento del method ) con align_corners=True .

Argomentazioni:

• ambito: un oggetto Scope
• Immagine: un tensore 4D di forma [batch, image_height, image_width, depth] . Sia image_height che image_width devono essere positivi.
• box: Un tensore 2D di forma [num_boxes, 4] . La i -esima riga del tensore specifica le coordinate di un box nell'immagine box_ind[i] ed è specificata in coordinate normalizzate [y1, x1, y2, x2] . Un valore di coordinata normalizzata y viene mappato alla coordinata dell'immagine in y * (image_height - 1) , in modo che l'intervallo [0, 1] dell'altezza normalizzata dell'immagine venga mappato a [0, image_height - 1] nelle coordinate di altezza dell'immagine. Sono consentiti valori y1 > y2 , nel qual caso il ritaglio campionato è una versione capovolta dell'immagine originale. La dimensione della larghezza viene trattata in modo simile. Sono consentite coordinate normalizzate al di fuori dell'intervallo [0, 1] , nel qual caso utilizziamo extrapolation_value per estrapolare i valori dell'immagine di input.
• box_ind: Un tensore 1D di forma [num_boxes] con valori int32 in [0, batch) . Il valore di box_ind[i] specifica l'immagine a cui si riferisce l' i -esima casella.
• crop_size: un tensore 1D di 2 elementi, size = [crop_height, crop_width] . Tutte le porzioni di immagine ritagliate vengono ridimensionate a questa dimensione. Il rapporto d'aspetto del contenuto dell'immagine non viene preservato. Sia crop_height che crop_width devono essere positivi.

Attributi opzionali (vedere Attrs ):

• metodo: una stringa che specifica il metodo di campionamento per il ridimensionamento. Può essere "bilinear" o "nearest" e il valore predefinito è "bilinear" . Attualmente sono supportati due metodi di campionamento: Bilineare e Vicino più prossimo.
• valore_estrapolazione: Valore utilizzato per l'estrapolazione, se applicabile.

Resi:

• Output : Un tensore 4D di forma [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .

attributi pubblici

::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
)