tf.raw_ops.CropAndResize

Извлекает области из входного тензора изображения и изменяет их размер.

Псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.raw_ops.CropAndResize

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

Извлекает области из входного тензора изображения и изменяет их размер с использованием билинейной или ближайшей-соседней выборки (возможно, с изменением соотношения сторон) до заданного размера выходного изображения в crop_size. Это более общее, чем операция crop_to_bounding_box, которая извлекает фрагмент фиксированного размера из входного изображения и не позволяет изменять размер или соотношение сторон.

Возвращает тензор с crops из входного image в позициях, определенных в прямоугольниках в boxes. Все обрезанные прямоугольники изменят размер (с использованием билинейной или ближайшей-соседней интерполяции) до фиксированного size = [crop_height, crop_width]. Результат — 4-мерный тензор [num_boxes, crop_height, crop_width, depth]. Изменение размера производится по углам. В частности, если boxes = [[0, 0, 1, 1]], метод даст идентичные результаты применению tf.image.resize_bilinear() или tf.image.resize_nearest_neighbor() (зависит от аргумента method) с align_corners=True.

Аргументы
`image`	A `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `uint8`, `uint16`, `int8`, `int16`, `int32`, `int64`, `half`, `float32`, `float64`. 4-мерный тензор формы `[batch, image_height, image_width, depth]`. И `image_height`, и `image_width` должны быть положительными.
`boxes`	A `Tensor` типа `float32`. 2-мерный тензор формы `[num_boxes, 4]`. Строка `i`-й тензора определяет координаты прямоугольника в изображении `box_ind[i]` и задается в нормализованных координатах `[y1, x1, y2, x2]`. Нормализованное значение координаты `y` отображается на координату изображения в `y * (image_height - 1)`, так же как интервал `[0, 1]` нормализованной высоты изображения отображается на `[0, image_height - 1]` в координатах высоты изображения. Мы допускаем `y1` > `y2`, в этом случае взятый фрагмент — это перевернутое изображение относительно оригинала. Размеры ширины обрабатываются аналогично. Разрешены нормализованные координаты вне диапазона `[0, 1]`, в этом случае для экстраполяции значений входного изображения используется `extrapolation_value`.
`box_ind`	A `Tensor` типа `int32`. 1-мерный тензор формы `[num_boxes]` со значениями int32 в `[0, batch)`. Значение `box_ind[i]` указывает изображение, к которому относится `i`-й прямоугольник.
`crop_size`	A `Tensor` типа `int32`. 1-мерный тензор из 2 элементов, `size = [crop_height, crop_width]`. Все обрезанные фрагменты изображения изменяются до этого размера. Соотношение сторон содержимого изображения не сохраняется. И `crop_height`, и `crop_width` должны быть положительными.
`method`	Необязательный `string` из: `"bilinear", "nearest"`. По умолчанию `"bilinear"`. Строка, определяющая метод выборки для изменения размера. Может быть либо `"bilinear"`, либо `"nearest"`, по умолчанию `"bilinear"`. В настоящее время поддерживаются два метода выборки: билинейная и ближайшая-соседняя.
`extrapolation_value`	Необязательное `float`. По умолчанию `0`. Значение, используемое для экстраполяции, когда это необходимо.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
A `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