tensorflow::ops::CropAndResize

Извлекает фрагменты изображения из тензора входного изображения и изменяет их размер.

Краткое содержание

Извлекает фрагменты изображения из входного тензора и изменяет их размер с помощью билинейной выборки или выборки ближайшего соседа (возможно, с изменением соотношения сторон) до общего выходного размера, заданного параметром crop_size . Это более универсальный подход, чем операция crop_to_bounding_box , которая извлекает фрагмент фиксированного размера из входного изображения и не позволяет изменять размер или соотношение сторон.

Возвращает тензор с crops входного image в позициях, определенных в координатах ограничивающих рамок в boxes . Все фрагменты изображения изменяются в размере (с помощью билинейной интерполяции или интерполяции ближайшего соседа) до фиксированного size = [crop_height, crop_width] . В результате получается 4-мерный тензор [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] . Изменение размера выполняется с выравниванием по углам. В частности, если boxes = [[0, 0, 1, 1]] , метод даст идентичные результаты с использованием tf.image.resize_bilinear() или tf.image.resize_nearest_neighbor() (зависит от аргумента method ) с align_corners=True .

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• image: Четырехмерный тензор формы [batch, image_height, image_width, depth] . Значения image_height и image_width должны быть положительными.
• boxes: Двумерный тензор формы [num_boxes, 4] . i -я строка тензора задает координаты прямоугольника на изображении box_ind[i] и определяется в нормализованных координатах [y1, x1, y2, x2] . Нормализованное значение координаты y отображается на координату изображения в точке y * (image_height - 1) , так что интервал [0, 1] нормализованной высоты изображения отображается на [0, image_height - 1] в координатах высоты изображения. Мы допускаем y1 > y2 , в этом случае полученный фрагмент представляет собой перевернутую вверх и вниз версию исходного изображения. Размерность ширины обрабатывается аналогично. Нормализованные координаты вне диапазона [0, 1] допускаются, в этом случае мы используем extrapolation_value для экстраполяции значений входного изображения.
• box_ind: Одномерный тензор формы [num_boxes] со значениями типа int32 в диапазоне [0, batch) . Значение box_ind[i] указывает изображение, к которому относится i -й бокс.
• crop_size: Одномерный тензор из 2 элементов, size = [crop_height, crop_width] . Все обрезанные фрагменты изображения изменяются до этого размера. Соотношение сторон содержимого изображения не сохраняется. Значения crop_height и crop_width должны быть положительными.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs ):

• method: Строка, указывающая метод выборки для изменения размера. Она может быть либо "bilinear" , либо "nearest" , по умолчанию используется "bilinear" . В настоящее время поддерживаются два метода выборки: Bilinear и Nearest Neighbor.
• extrapolation_value: Значение, используемое для экстраполяции, если применимо.

Возвращает:

• Output : 4-мерный тензор формы [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .

Общедоступные атрибуты

::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
)