tensorflow::ops::ResizeArea

size images utilizzando l'interpolazione di area.

Riepilogo

Le immagini di input possono essere di diversi tipi, ma le immagini di output sono sempre in formato float.

A causa della precisione numerica limitata, l'intervallo dei valori dei pixel per l'immagine di output potrebbe essere leggermente diverso dall'intervallo dell'immagine di input. Per garantire un intervallo di output, ad esempio [0.0, 1.0] , applicare tf.clip_by_value all'output.

Ogni pixel di output viene calcolato trasformando innanzitutto l'impronta del pixel nel tensore di input e quindi calcolando la media dei pixel che intersecano l'impronta. Il contributo di un pixel di input alla media è ponderato in base alla frazione della sua area che interseca l'impronta. Questo è lo stesso meccanismo utilizzato da INTER_AREA in OpenCV.

Argomentazioni:

• ambito: un oggetto Scope
• immagini: 4D con forma [batch, height, width, channels] .
• dimensione: = Un tensore int32 1D di 2 elementi: new_height, new_width . La nuova dimensione per le immagini.

Attributi opzionali (vedere Attrs ):

• align_corners: Se impostato su true, i centri dei 4 pixel d'angolo dei tensori di input e output vengono allineati, preservando i valori dei pixel d'angolo. Il valore predefinito è false.

Resi:

• Output : 4-D con forma [batch, new_height, new_width, channels] .

attributi pubblici

Operation operation

::tensorflow::Output resized_images

 ResizeArea(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input images,
  ::tensorflow::Input size
)

 ResizeArea(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input images,
  ::tensorflow::Input size,
  const ResizeArea::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs AlignCorners(
  bool x
)