tf.compat.v2.image.resize

Изменение размера images до size с использованием указанного method.

tf.compat.v2.image.resize(
    images, size, method=ResizeMethod.BILINEAR, preserve_aspect_ratio=False,
    antialias=False, name=None
)

Измененные изображения будут искажены, если их исходное соотношение сторон не соответствует size. Чтобы избежать искажений, см. tf.image.resize_with_pad.

Когда 'antialias' имеет значение true, фильтр выборки будет выполнять антиалиасинг входного изображения, а также интерполировать его. При уменьшении размера изображения с использованием антиалиасинга ядро фильтра выборки масштабируется, чтобы правильно выполнить антиалиасинг сигнала входного изображения. 'antialias' не влияет на увеличение размера изображения.

bilinear: Билинейная интерполяция. Если 'antialias' имеет значение true, при уменьшении размера изображения она становится функцией фильтра «шляпа»/«палатка» с радиусом 1.
lanczos3: Ядро Лагранжа с радиусом 3. Практический фильтр высокого качества, но может иметь некоторые артефакты типа «звон», особенно на синтетических изображениях.
lanczos5: Ядро Лагранжа с радиусом 5. Фильтр очень высокого качества, но может иметь более сильные артефакты типа «звон».
bicubic: Кубический интерполянт Киса. Эквивалентно ядру Кэтмулл-Рома. Достаточно хорошее качество и быстрее, чем Lanczos3Kernel, особенно при увеличении размера изображения.
gaussian: Гауссово ядро с радиусом 3, sigma = 1.5 / 3.0.
nearest: Интерполяция ближайшего соседа. 'antialias' не оказывает влияния, когда используется интерполяция ближайшего соседа.
area: Антиалиасинг с интерполяцией по площади. 'antialias' не оказывает влияния, когда используется интерполяция по площади; она всегда выполняет антиалиасинг.
mitchellcubic: Кубический фильтр Митчелла-Нетравали, не интерполирующий. Для синтетических изображений (особенно тех, которые не имеют правильного предварительного фильтра), меньше артефактов типа «звон», чем кубическое ядро Киса, но менее четкие.

Обратите внимание, что вблизи границ изображения ядро фильтра может частично выходить за границы изображения. Для этих пикселей будут включены только пиксели входного изображения, находящиеся внутри границ, а значение выходного пикселя будет соответствующим образом нормализовано.

Значение возврата имеет тот же тип, что и images если method — ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR. В противном случае значение возврата имеет тип float32.

Аргументы
`images`	4-мерный тензор формы `[batch, height, width, channels]` или 3-мерный тензор формы `[height, width, channels]`.
`size`	1-мерный int32 тензор из 2 элементов: `new_height, new_width`. Новый размер изображений.
`method`	ResizeMethod. По умолчанию `bilinear`.
`preserve_aspect_ratio`	Сохранять ли соотношение сторон. Если это значение установлено, то `images` будет изменён до размера, который помещается в `size`, при сохранении соотношения сторон исходного изображения. Масштабирует изображение вверх, если `size` больше текущего размера `image`. По умолчанию False.
`antialias`	Использовать ли фильтр антиалиасинга при уменьшении размера изображения.
`name`	Имя этой операции (необязательно).

Исключения
`ValueError`	если форма `images` несовместима с параметрами формы этой функции
`ValueError`	если `size` имеет недопустимую форму или тип.
`ValueError`	если указан неподдерживаемый метод изменения размера.

Возвращаемое значение
Если `images` было 4-мерным, 4-мерный float тензор формы `[batch, new_height, new_width, channels]`. Если `images` было 3-мерным, 3-мерный float тензор формы `[new_height, new_width, channels]`.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/compat/v2/image/resize