tf.raw_ops.CropAndResize

Извлекает фрагменты из входного тензора изображения и изменяет их размер.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.CropAndResize

tf.raw_ops.CropAndResize(
    image,
    boxes,
    box_ind,
    crop_size,
    method='bilinear',
    extrapolation_value=0,
    name=None
)

Извлекает фрагменты из входного тензора изображения и изменяет их размер с помощью билинейной или ближайшей интерполяции (возможно, с изменением соотношения сторон) до общего выходного размера, заданного crop_size. Эта операция более универсальна, чем операция crop_to_bounding_box, которая извлекает из входного изображения фрагмент фиксированного размера и не позволяет изменять размер или соотношение сторон.

Возвращает тензор с crops из входного image в позициях, определяемых местоположениями ограничивающих рамок в boxes. Размер всех обрезанных рамок изменяется (с помощью билинейной или ближайшей интерполяции) до фиксированного size = [crop_height, crop_width]. Результат представляет собой 4-мерный тензор [num_boxes, crop_height, crop_width, depth]. При изменении размера углы выравниваются. В частности, если boxes = [[0, 0, 1, 1]], метод выдаст результаты, идентичные результатам использования tf.image.resize_bilinear() или tf.image.resize_nearest_neighbor() (в зависимости от аргумента method) с align_corners=True.

Аргументы
`image`	Тензор `Tensor`. Должен иметь один из следующих типов: `uint8`, `uint16`, `int8`, `int16`, `int32`, `int64`, `half`, `float32`, `float64`. 4-мерный тензор формы `[batch, image_height, image_width, depth]`. Значения `image_height` и `image_width` должны быть положительными.
`boxes`	Тензор `Tensor` типа `float32`. 2-мерный тензор формы `[num_boxes, 4]`. Строка `i` тензора задает координаты рамки на изображении `box_ind[i]` и указывается в нормализованных координатах `[y1, x1, y2, x2]`. Нормализованная координата со значением `y` сопоставляется координате изображения `y * (image_height - 1)`, так что интервал `[0, 1]` нормализованной высоты изображения сопоставляется `[0, image_height - 1]` в координатах высоты изображения. Допускается, чтобы `y1` > `y2`; в этом случае полученный фрагмент будет перевернутой по вертикали версией исходного изображения. Аналогично обрабатывается размерность ширины. Допускаются нормализованные координаты за пределами диапазона `[0, 1]`; в этом случае для экстраполяции значений входного изображения используется `extrapolation_value`.
`box_ind`	Тензор `Tensor` типа `int32`. Одномерный тензор формы `[num_boxes]` со значениями int32 в диапазоне `[0, batch)`. Значение `box_ind[i]` задает изображение, к которому относится рамка `i`.
`crop_size`	Тензор `Tensor` типа `int32`. Одномерный тензор из 2 элементов, `size = [crop_height, crop_width]`. Размер всех обрезанных фрагментов изображения изменяется до этого размера. Соотношение сторон содержимого изображения не сохраняется. Значения `crop_height` и `crop_width` должны быть положительными.
`method`	Необязательный `string` из: `"bilinear", "nearest"`. По умолчанию — `"bilinear"`. Строка, задающая метод интерполяции при изменении размера. Может принимать значение `"bilinear"` или `"nearest"`; значение по умолчанию — `"bilinear"`. В настоящее время поддерживаются два метода интерполяции: билинейная и по ближайшему соседу.
`extrapolation_value`	Необязательный `float`. По умолчанию — `0`. Значение, используемое для экстраполяции, если она применима.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Тензор `Tensor` типа `float32`.

© 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/raw_ops/CropAndResize