tensorflow:: ops:: CropAndResize

入力画像テンソルから切り抜き領域を抽出し、サイズを変更します。

まとめ

入力画像テンソルから切り抜き領域を抽出し、双線形サンプリングまたは最近傍サンプリング（場合によってはアスペクト比の変更あり）を使用して、 crop_sizeで指定された共通の出力サイズにリサイズします。これは、入力画像から固定サイズの切り抜き領域を抽出し、リサイズやアスペクト比の変更を許可しないcrop_to_bounding_box操作よりも汎用的です。

入力imageから、 boxesで定義された境界ボックスの位置で切り取られcropsを含むテンソルを返します。切り取られたボックスはすべて、固定size = [crop_height, crop_width]に (双線形補間または最近傍補間を使用して) サイズ変更されます。結果は 4 次元テンソル[num_boxes, crop_height, crop_width, depth]です。サイズ変更はコーナーに揃えられます。特に、 boxes = [[0, 0, 1, 1]]の場合、このメソッドはalign_corners=Trueを指定してtf.image.resize_bilinear()またはtf.image.resize_nearest_neighbor() ( method引数によって異なります) を使用した場合と同じ結果になります。

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• image: [batch, image_height, image_width, depth]の形状を持つ 4 次元テンソル。image_height とimage_height image_width両方とも正の値である必要があります。
• boxes: 形状が[num_boxes, 4]の 2 次元テンソル。テンソルのi番目の行は、 box_ind[i]画像内のボックスの座標を指定し、正規化座標[y1, x1, y2, x2]で指定されます。正規化座標値yは、 y * (image_height - 1)の画像座標にマッピングされ、正規化画像高さの[0, 1]区間は、画像高さ座標の[0, image_height - 1]にマッピングされます。y1 > y2 y1許可され、その場合、サンプリングされた切り抜きは元の画像の上下反転バージョンになります。幅の次元も同様に扱われます。[0 [0, 1]の範囲外の正規化座標も許可され、その場合はextrapolation_value使用して入力画像値を外挿します。
• box_ind: [num_boxes]の形状を持つ 1 次元テンソルで、int32 型の値は[0, batch)の範囲です。box_ind box_ind[i]の値は、 i番目のボックスが参照する画像を指定します。
• crop_size: 2つの要素を持つ1次元テンソル。size size = [crop_height, crop_width] 。切り抜かれた画像パッチはすべてこのサイズにリサイズされます。画像コンテンツのアスペクト比は保持されません。crop_heightとcrop_height crop_width両方とも正の値である必要があります。

オプション属性（ Attrs参照）：

• method: サイズ変更のためのサンプリング方法を指定する文字列。 "bilinear"または"nearest"いずれかを指定でき、デフォルトは"bilinear"です。現在サポートされているサンプリング方法は、バイリニアとニアレストネイバーの2種類です。
• extrapolation_value: 該当する場合、外挿に使用される値。

返品:

• Output ：形状が[num_boxes, crop_height, crop_width, depth]の 4 次元テンソル。

公開属性

::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
)