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 выходного изображения, указанного в crop_size. Это более общий случай, чем операция crop_to_bounding_box, которая извлекает фрагмент фиксированного размера из входного изображения и не допускает изменения размера или соотношения сторон.

Возвращает тензор с crops из входного image в позициях, определённых в границах области на boxes. Все обрезаемые области изменяются в размер (с билинейной или ближайшей-соседней интерполяцией) до фиксированного размера size = [crop_height, crop_width]. Результатом является 4-мерный тензор [num_boxes, crop_height, crop_width, depth]. Изменение размера происходит с использованием выравнивания по углам. В частности, если boxes = [[0, 0, 1, 1]], метод даст идентичные результаты, как при использовании tf.image.resize_bilinear() или tf.image.resize_nearest_neighbor() (в зависимости от аргумента method) с align_corners=True.

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• image: 4-мерный тензор формы [batch, image_height, image_width, depth]. И image_height, и image_width должны быть положительными.
• boxes: 2-мерный тензор формы [num_boxes, 4]. Строка i тензора определяет координаты области в изображении box_ind[i] и задаётся в нормализованных координатах [y1, x1, y2, x2]. Значение нормализованной координаты y сопоставляется с координатой изображения в y * (image_height - 1), поэтому интервал [0, 1] нормализованной высоты изображения сопоставляется с [0, image_height - 1] в координатах высоты изображения. Мы допускаем y1 > y2, в таком случае обрезаемый фрагмент является перевёрнутым вверх ногами изображением оригинала. Размер ширины обрабатывается аналогично. Допускаются нормализованные координаты за пределами диапазона [0, 1], 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 на изображение, к которому относится i-я область.
• crop_size: 1-мерный тензор из 2 элементов, size = [crop_height, crop_width]. Все обрезаемые фрагменты изображения изменяются в размер до этого размера. Соотношение сторон содержимого изображения не сохраняется. И crop_height, и crop_width должны быть положительными.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• method: 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: Значение, используемое для экстраполяции, когда это применимо.

Возвращаемое значение:

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

Публичные атрибуты

::tensorflow::Output crops

Operation operation

Публичные 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 

Публичные статические функции

Attrs ExtrapolationValue(
  float x
)

Attrs Method(
  StringPiece x
)