tensorflow::ops::CropAndResize

Giriş görüntüsü tensöründen kırpılmış görüntüler çıkarır ve boyutlarını değiştirir.

Özet

Giriş görüntü tensöründen kesitler çıkarır ve bunları, bilinen örnekleme veya en yakın komşu örnekleme (muhtemelen en boy oranı değişikliğiyle birlikte) kullanarak, crop_size ile belirtilen ortak bir çıktı boyutuna yeniden boyutlandırır. Bu, giriş görüntüsünden sabit boyutlu bir dilim çıkaran ve yeniden boyutlandırmaya veya en boy oranı değişikliğine izin vermeyen crop_to_bounding_box işleminden daha geneldir.

Giriş image , boxes içindeki sınırlayıcı kutu konumlarında tanımlanan pozisyonlarda crops içeren bir tensör döndürür. Kırpılmış kutuların tümü, sabit bir size = [crop_height, crop_width] ) yeniden boyutlandırılır (bilinear veya en yakın komşu enterpolasyonu ile). Sonuç, 4 boyutlu bir tensördür [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] . Yeniden boyutlandırma köşe hizalıdır. Özellikle, boxes = [[0, 0, 1, 1]] ise, yöntem, align_corners=True ile tf.image.resize_bilinear() veya tf.image.resize_nearest_neighbor() ( method argümanına bağlı olarak) kullanmakla aynı sonuçları verecektir.

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• Resim: [batch, image_height, image_width, depth] şeklinde 4 boyutlu bir tensör. Hem image_height hem de image_width pozitif olmalıdır.
• Kutular: [num_boxes, 4] şeklinde 2 boyutlu bir tensör. Tensörün i -inci satırı box_ind[i] görüntüsündeki bir kutunun koordinatlarını belirtir ve normalleştirilmiş koordinatlar [y1, x1, y2, x2] olarak belirtilir. y normalleştirilmiş koordinat değeri y * (image_height - 1) görüntü koordinatına eşlenir; böylece normalleştirilmiş görüntü yüksekliğinin [0, 1] aralığı, görüntü yüksekliği koordinatlarında [0, image_height - 1] aralığına eşlenir. y1 > y2 izin veriyoruz; bu durumda örneklenen kırpma, orijinal görüntünün yukarıdan aşağıya çevrilmiş bir versiyonudur. Genişlik boyutu da benzer şekilde ele alınır. [0, 1] aralığının dışındaki normalleştirilmiş koordinatlara izin verilir; bu durumda, giriş görüntüsü değerlerini tahmin etmek için extrapolation_value kullanılır.
• box_ind: [num_boxes] şeklinde [0, batch) aralığında int32 değerlerine sahip 1 boyutlu bir tensör. box_ind[i] değeri, i -inci kutunun hangi görüntüye karşılık geldiğini belirtir.
• crop_size: 2 elemanlı 1 boyutlu bir tensör, size = [crop_height, crop_width] . Kırpılan tüm görüntü parçaları bu boyuta yeniden boyutlandırılır. Görüntü içeriğinin en boy oranı korunmaz. Hem crop_height hem de crop_width pozitif olmalıdır.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• Yöntem: Yeniden boyutlandırma için örnekleme yöntemini belirten bir dize. "bilinear" veya "nearest" olabilir ve varsayılan olarak "bilinear" dır. Şu anda iki örnekleme yöntemi desteklenmektedir: Bilinear ve En Yakın Komşu.
• extrapolation_value: Gerektiğinde ekstrapolasyon için kullanılan değer.

İadeler:

• Output : [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] şeklinde 4 boyutlu bir tensör.

Genel özellikler

::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
)