tf.nn.erosion2d
Вычисляет эрозию в оттенках серого для 4-D-тензоров value и 3-D-тензоров filters.
tf.nn.erosion2d(
value, filters, strides, padding, data_format, dilations, name=None
)
Тензор value имеет форму [batch, in_height, in_width, depth], а тензор filters — форму [filters_height, filters_width, depth]; то есть каждый входной канал обрабатывается независимо от остальных с собственной структурирующей функцией. Тензор output имеет форму [batch, out_height, out_width, depth]. Пространственные размеры выходного тензора зависят от алгоритма padding. В настоящее время поддерживается только формат data_format по умолчанию «NHWC».
Подробно, двумерная морфологическая эрозия в оттенках серого задается формулой:
output[b, y, x, c] =
min_{dy, dx} value[b,
strides[1] * y - dilations[1] * dy,
strides[2] * x - dilations[2] * dx,
c] -
filters[dy, dx, c]
Двойственность: эрозия value посредством filters равна отрицанию дилатации -value посредством отраженного filters.
| Аргументы | |
|---|---|
value | Тензор Tensor. 4-D, форма [batch, in_height, in_width, depth]. |
filters | Тензор Tensor. Должен иметь тот же тип, что и value. 3-D, форма [filters_height, filters_width, depth]. |
strides | Список значений ints длиной >= 4. Одномерный, длина 4. Шаг скользящего окна для каждого измерения входного тензора. Должен иметь вид: [1, stride_height, stride_width, 1]. |
padding | Значение string из набора: "SAME", "VALID". Тип используемого алгоритма заполнения. Подробнее см. здесь. |
data_format | Значение string; в настоящее время поддерживается только "NHWC". |
dilations | Список значений ints длиной >= 4. Одномерный, длина 4. Шаг входных данных для атрусной морфологической дилатации. Должен иметь вид: [1, rate_height, rate_width, 1]. |
name | Имя операции (необязательно). Если не указано, используется «erosion2d». |
| Возвращает | |
|---|---|
Тензор Tensor. Имеет тот же тип, что и value. 4-D, форма [batch, out_height, out_width, depth]. |
| Вызывает исключения | |
|---|---|
ValueError | Если глубина value не соответствует форме filters или если заполнение отличается от 'VALID' или 'SAME'. |
© 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/nn/erosion2d