tf.raw_ops.ResizeArea
Изменяет размер images до size с помощью интерполяции по площади.
tf.raw_ops.ResizeArea(
images, size, align_corners=False, name=None
)
Входные изображения могут иметь разные типы, но выходные изображения всегда имеют тип float.
Диапазон значений пикселей выходного изображения может немного отличаться от диапазона входного изображения из-за ограниченной числовой точности. Чтобы гарантировать диапазон выходных значений, например [0.0, 1.0], примените tf.clip_by_value к выходным данным.
Каждый выходной пиксель вычисляется путем преобразования области покрытия пикселя во входной тензор и последующего усреднения пикселей, пересекающих эту область. Вклад входного пикселя в среднее значение взвешивается по доле его площади, пересекающей эту область. Это соответствует INTER_AREA в OpenCV.
| Аргументы | |
|---|---|
images | Тензор типа Tensor. Тип должен быть одним из следующих: int8, uint8, int16, uint16, int32, int64, half, float32, float64, bfloat16. Тензор размерности 4 с формой [batch, height, width, channels]. |
size | Одномерный тензор int32 из 2 элементов: new_height, new_width. Новый размер изображений. |
align_corners | Необязательный bool. По умолчанию — False. Если значение равно true, центры 4 угловых пикселей входного и выходного тензоров совмещаются, сохраняя значения угловых пикселей. По умолчанию — false. |
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/ResizeArea
