tf.image.resize_with_crop_or_pad

Обрезает и/или дополняет изображение до заданной ширины и высоты.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.image.resize_image_with_crop_or_pad, tf.compat.v1.image.resize_with_crop_or_pad

tf.image.resize_with_crop_or_pad(
    image, target_height, target_width
)

Используется в ноутбуках

Используется в учебниках
Обработка данных Искусственный стиль переноса с TensorFlow Lite

Изменяет размер изображения до целевой ширины и высоты, либо центрально обрезая изображение, либо дополняя его нулями.

Если width или height больше заданного target_width или target_height соответственно, этот оператор центрально обрезает по этому измерению.

Например:

image = np.arange(75).reshape(5, 5, 3)  # create 3-D image input
image[:,:,0]  # print first channel just for demo purposes
array([[ 0,  3,  6,  9, 12],
       [15, 18, 21, 24, 27],
       [30, 33, 36, 39, 42],
       [45, 48, 51, 54, 57],
       [60, 63, 66, 69, 72]])
image = tf.image.resize_with_crop_or_pad(image, 3, 3)  # crop
# print first channel for demo purposes; centrally cropped output
image[:,:,0]
<tf.Tensor: shape=(3, 3), dtype=int64, numpy=
array([[18, 21, 24],
       [33, 36, 39],
       [48, 51, 54]])>

Если width или height меньше указанного target_width или target_height соответственно, этот оператор центрально дополняет нулями по этому измерению.

Например:

image = np.arange(1, 28).reshape(3, 3, 3)  # create 3-D image input
image[:,:,0]  # print first channel just for demo purposes
array([[ 1,  4,  7],
       [10, 13, 16],
       [19, 22, 25]])
image = tf.image.resize_with_crop_or_pad(image, 5, 5)  # pad
# print first channel for demo purposes; we should see 0 paddings
image[:,:,0]
<tf.Tensor: shape=(5, 5), dtype=int64, numpy=
array([[ 0,  0,  0,  0,  0],
       [ 0,  1,  4,  7,  0],
       [ 0, 10, 13, 16,  0],
       [ 0, 19, 22, 25,  0],
       [ 0,  0,  0,  0,  0]])>

Аргументы
`image`	4-мерный тензор формы `[batch, height, width, channels]` или 3-мерный тензор формы `[height, width, channels]`.
`target_height`	Целевая высота.
`target_width`	Целевая ширина.

Исключения
`ValueError`	если `target_height` или `target_width` равны нулю или отрицательны.

Возвращаемое значение
Обрезанное и/или дополненное изображение. Если `images` был 4-мерным, 4-мерный float тензор формы `[batch, new_height, new_width, channels]`. Если `images` был 3-мерным, 3-мерный float тензор формы `[new_height, new_width, channels]`.

© 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/image/resize_with_crop_or_pad