tf.compat.v1.image.sample_distorted_bounding_box

Создает одну случайно искаженную ограничивающую рамку для изображения. (устарела)

tf.compat.v1.image.sample_distorted_bounding_box(
    image_size,
    bounding_boxes,
    seed=None,
    seed2=None,
    min_object_covered=0.1,
    aspect_ratio_range=None,
    area_range=None,
    max_attempts=None,
    use_image_if_no_bounding_boxes=None,
    name=None
)

Аннотации ограничивающих рамок часто предоставляются вместе с эталонными метками в задачах распознавания изображений или локализации объектов. Распространенный способ обучения такой системы — случайное искажение изображения с сохранением его содержимого, то есть аугментация данных. Эта операция выводит случайно искаженную область локализации объекта, то есть ограничивающую рамку, с учетом image_size, bounding_boxes и ряда ограничений.

Результатом этой операции является одна ограничивающая рамка, которую можно использовать для обрезки исходного изображения. Результат возвращается в виде 3 тензоров: begin, size и bboxes. Первые 2 тензора можно напрямую передать в tf.slice для обрезки изображения. Последний можно передать в tf.image.draw_bounding_boxes, чтобы визуализировать ограничивающую рамку.

Ограничивающие рамки передаются и возвращаются в виде [y_min, x_min, y_max, x_max]. Координаты ограничивающей рамки — это числа с плавающей запятой в [0.0, 1.0] относительно ширины и высоты исходного изображения.

Например,

# Generate a single distorted bounding box.
begin, size, bbox_for_draw = tf.image.sample_distorted_bounding_box(
    tf.shape(image),
    bounding_boxes=bounding_boxes,
    min_object_covered=0.1)

# Draw the bounding box in an image summary.
image_with_box = tf.image.draw_bounding_boxes(tf.expand_dims(image, 0),
                                              bbox_for_draw)
tf.compat.v1.summary.image('images_with_box', image_with_box)

# Employ the bounding box to distort the image.
distorted_image = tf.slice(image, begin, size)

Обратите внимание: если сведения об ограничивающих рамках отсутствуют, значение use_image_if_no_bounding_boxes = True означает, что предполагается наличие одной неявной ограничивающей рамки, охватывающей все изображение. Если use_image_if_no_bounding_boxes имеет значение false и ограничивающие рамки не предоставлены, возникает ошибка.