tensorflow::ops::ResizeArea

Alan enterpolasyonu kullanarak images istenen size yeniden boyutlandırın.

Özet

Giriş görüntüleri farklı türlerde olabilir, ancak çıkış görüntüleri her zaman float türündedir.

Sayısal hassasiyetin sınırlı olması nedeniyle, çıktı görüntüsünün piksel değerleri aralığı, giriş görüntüsünün aralığından biraz farklı olabilir. Örneğin [0.0, 1.0] gibi bir çıktı aralığını garanti etmek için, çıktıya tf.clip_by_value uygulayın.

Her bir çıktı pikseli, önce pikselin ayak izinin giriş tensörüne dönüştürülmesi ve ardından ayak iziyle kesişen piksellerin ortalamasının alınmasıyla hesaplanır. Bir giriş pikselinin ortalamaya katkısı, ayak iziyle kesişen alanının oranıyla ağırlıklandırılır. Bu, OpenCV'nin INTER_AREA fonksiyonuyla aynıdır.

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• Görüntüler: [batch, height, width, channels] şeklinde 4 boyutlu.
• boyut: = 2 elemanlı 1 boyutlu int32 Tensor : new_height, new_width . Görüntülerin yeni boyutu.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• align_corners: Eğer true ise, giriş ve çıkış tensörlerinin 4 köşe pikselinin merkezleri hizalanır ve köşe piksellerindeki değerler korunur. Varsayılan değer false'tur.

İadeler:

• Output : [batch, new_height, new_width, channels] şeklinde 4 boyutlu.

Genel özellikler

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
)