tf.keras.ops.image.extract_patches
Извлекает фрагменты из изображения(ов).
tf.keras.ops.image.extract_patches(
image,
size,
strides=None,
dilation_rate=1,
padding='valid',
data_format='channels_last'
)
| Аргументы | |
|---|---|
image | Входное изображение или пакет изображений. Должно быть 3D или 4D. |
size | Размер фрагмента целое число или кортеж (высота_фрагмента, ширина_фрагмента) |
strides | шаги вдоль высоты и ширины. Если не указаны, или если None, по умолчанию они совпадают с size. |
dilation_rate | Это шаг входных данных, определяющий расстояние между двумя последовательными образцами фрагмента во входных данных. Для значений, отличных от 1, шаги должны быть равны 1. ПРИМЕЧАНИЕ: strides > 1 не поддерживается в сочетании с dilation_rate > 1 |
padding | Тип алгоритма заполнения: "same" или "valid". |
data_format | строка, либо "channels_last", либо "channels_first". Порядок измерений во входных данных. "channels_last" соответствует входным данным с формой (batch, height, width, channels), а "channels_first" соответствует входным данным с формой (batch, channels, height, weight). По умолчанию он соответствует значению image_data_format в файле конфигурации Keras по адресу ~/.keras/keras.json. Если вы его никогда не задавали, то он будет "channels_last". |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| Извлеченные фрагменты 3D (если нет пакета) или 4D (если пакет) |
Примеры:
image = np.random.random(
(2, 20, 20, 3)
).astype("float32") # batch of 2 RGB images
patches = keras.ops.image.extract_patches(image, (5, 5))
patches.shape
(2, 4, 4, 75)
image = np.random.random((20, 20, 3)).astype("float32") # 1 RGB image
patches = keras.ops.image.extract_patches(image, (3, 3), (1, 1))
patches.shape
(18, 18, 27)
© 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/keras/ops/image/extract_patches
