tf.compat.v1.image.crop_and_resize

Извлекает фрагменты из входного тензора изображения и изменяет их размер.

tf.compat.v1.image.crop_and_resize(
    image,
    boxes,
    box_ind=None,
    crop_size=None,
    method='bilinear',
    extrapolation_value=0,
    name=None,
    box_indices=None
)

Извлекает фрагменты из входного тензора изображения и изменяет их размер с помощью билинейной интерполяции или интерполяции методом ближайшего соседа (возможно, с изменением соотношения сторон) до общего выходного размера, заданного параметром crop_size. Этот оператор более универсален, чем оператор crop_to_bounding_box, который извлекает срез фиксированного размера из входного изображения и не позволяет изменять размер или соотношение сторон.

Возвращает тензор с crops из входного image в позициях, заданных расположением ограничивающих рамок в boxes. Все обрезанные области изменяются (с помощью билинейной интерполяции или интерполяции методом ближайшего соседа) до фиксированного размера size = [crop_height, crop_width]. Результат — 4-мерный тензор [num_boxes, crop_height, crop_width, depth]. При изменении размера выполняется выравнивание по углам. В частности, если boxes = [[0, 0, 1, 1]], этот метод даст результаты, идентичные результатам использования tf.image.resize_bilinear() или tf.image.resize_nearest_neighbor() (в зависимости от аргумента method) с align_corners=True.

Аргументы
`image`	Тензор типа `Tensor`. Допустимые типы: `uint8`, `uint16`, `int8`, `int16`, `int32`, `int64`, `half`, `float32`, `float64`. 4-мерный тензор формы `[batch, image_height, image_width, depth]`. Значения `image_height` и `image_width` должны быть положительными.
`boxes`	Тензор типа `Tensor` с типом данных `float32`. 2-мерный тензор формы `[num_boxes, 4]`. Строка `i` тензора задает координаты рамки на `box_ind[i]` изображении в нормализованных координатах `[y1, x1, y2, x2]`. Нормализованное значение координаты `y` соответствует координате изображения `y * (image_height - 1)`, поэтому интервал `[0, 1]` нормализованной высоты изображения отображается в `[0, image_height - 1]` координат высоты изображения. Допускается, чтобы `y1` > `y2`; в этом случае полученный фрагмент будет перевернут по вертикали относительно исходного изображения. Аналогично обрабатывается измерение ширины. Допускаются нормализованные координаты за пределами диапазона `[0, 1]`; в этом случае для экстраполяции значений входного изображения используется `extrapolation_value`.
`box_ind`	Тензор типа `Tensor` с типом данных `int32`. Одномерный тензор формы `[num_boxes]` со значениями int32 в диапазоне `[0, batch)`. Значение `box_ind[i]` указывает изображение, к которому относится рамка с номером `i`.
`crop_size`	Тензор типа `Tensor` с типом данных `int32`. 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.
`method`	Необязательный параметр типа `string` из набора: `"bilinear", "nearest"`. Значение по умолчанию — `"bilinear"`. Строка, задающая метод интерполяции при изменении размера. Может принимать значение `"bilinear"` или `"nearest"`; значение по умолчанию — `"bilinear"`. В настоящее время поддерживаются два метода интерполяции: билинейная интерполяция и метод ближайшего соседа.
`extrapolation_value`	Необязательный параметр типа `float`. Значение по умолчанию — `0`. Значение, используемое для экстраполяции, если применимо.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Тензор типа `Tensor` с типом данных `float32`.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/image/crop_and_resize