tf.keras.preprocessing.image.smart_resize

Изменяет размер изображений до заданного размера без искажения соотношения сторон.

tf.keras.preprocessing.image.smart_resize(
    x,
    size,
    interpolation='bilinear',
    data_format='channels_last',
    backend_module=None
)

Наборы изображений обычно содержат изображения разных размеров. Однако перед обработкой слоями Keras эти изображения необходимо объединить в пакеты. Для объединения в пакеты изображения должны иметь одинаковую высоту и ширину.

Можно просто сделать так в TF (или использовать эквивалент в JAX):

size = (200, 200)
ds = ds.map(lambda img: resize(img, size))

Однако в этом случае соотношение сторон изображений будет искажено, поскольку, как правило, оно отличается от size. Во многих случаях это допустимо, но не всегда (например, это может стать проблемой для моделей генерации изображений).

Обратите внимание: передача аргумента preserve_aspect_ratio=True в resize позволяет сохранить соотношение сторон, но при этом заданный целевой размер соблюдаться не будет.

Для этого:

size = (200, 200)
ds = ds.map(lambda img: smart_resize(img, size))

Фактический размер выходных изображений будет (200, 200), и они не будут искажены. Вместо этого будут обрезаны части изображения, не помещающиеся в заданный размер.

Процесс изменения размера:

1. Вырезать из центра изображения наибольшую область с тем же соотношением сторон, что и у целевого размера. Например, если size=(200, 200), а размер входного изображения составляет (340, 500), мы вырезаем область размером (340, 340) по центру изображения по ширине.
2. Изменить размер вырезанной области до целевого размера. В приведённом выше примере мы изменяем размер области (340, 340) до (200, 200).