tensorflow::ops::CropAndResize

#include <image_ops.h>

Извлекает области из входного тензора изображения и изменяет их размер.

Краткое описание

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

Возвращает тензор с crops из входного image в позициях, определенных в расположениях прямоугольных областей в boxes. Все обрезанные области изменены в 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 выполняется с учетом углов. В частности, если boxes = [[0, 0, 1, 1]], метод даст идентичные результаты использованию tf.image.resize_bilinear() или tf.image.resize_nearest_neighbor() (зависит от аргумента method) с align_corners=True.

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• image: 4-мерный тензор формы [batch, image_height, image_width, depth]. Оба image_height и image_width должны быть положительными.
• boxes: 2-мерный тензор формы [num_boxes, 4]. Строка i тензора задает координаты прямоугольной области на изображении box_ind[i] и задается в нормализованных координатах [y1, x1, y2, x2]. Нормализованное значение координаты y сопоставляется с координатой изображения в y * (image_height - 1), таким образом, интервал [0, 1] нормализованной высоты изображения сопоставляется с [0, image_height - 1] в координатах высоты изображения. Разрешается y1 > y2, в этом случае выбранный фрагмент — это перевернутая вверх ногами версия оригинального изображения. Размер ширины обрабатывается аналогично. Нормализованные координаты за пределами диапазона [0, 1] разрешены, в этом случае мы используем extrapolation_value для экстраполяции значений входного изображения.
• box_ind: 1-мерный тензор формы [num_boxes] со значениями типа int32 в [0, batch). Значение box_ind[i] указывает изображение, к которому относится i-я прямоугольная область.
• crop_size: 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. Оба crop_height и crop_width должны быть положительными.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• method: Строка, задающая метод выборки для изменения размера. Может быть либо "bilinear", либо "nearest" и по умолчанию "bilinear". В настоящее время поддерживаются два метода выборки: билинейная и ближайшая-соседняя.
• extrapolation_value: Значение, используемое для экстраполяции, когда это применимо.

Возвращает:

• Output: 4-мерный тензор формы [num_boxes, crop_height, crop_width, depth].

Общедоступные атрибуты

::tensorflow::Output crops

Operation operation

Общедоступные функции

 CropAndResize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input image,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  ::tensorflow::Input crop_size
)

 CropAndResize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input image,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  ::tensorflow::Input crop_size,
  const CropAndResize::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const 

Общедоступные статические функции

Attrs ExtrapolationValue(
  float x
)

Attrs Method(
  StringPiece x
)