tf.image.crop_and_resize

Извлекает фрагменты из входного тензора изображения и изменяет их размер.

Показать псевдонимы

Совместимые псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.image.crop_and_resize

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

Извлекает фрагменты из входного тензора изображения и изменяет их размер, используя билинейную выборку или выборку ближайшего соседа (возможно, с изменением соотношения сторон) до общего выходного размера, указанного crop_size. Это более общий подход, 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 местоположениях ограничивающих рамок в boxes. Все обрезанные рамки изменяются в размере (с билинейной или интерполяцией ближайшего соседа) до фиксированного size = [crop_height, crop_width]. Результатом является 4-мерный тензор [num_boxes, crop_height, crop_width, depth]. Изменение размера выравнивается по углам. В частности, если boxes = [[0, 0, 1, 1]], метод даст идентичные результаты с использованием tf.image.resize_bilinear() или tf.image.resize_nearest_neighbor()(зависит от аргумента method) с align_corners=True.

Args
`image`	A `Tensor`. Must be one of the following types: `uint8`, `uint16`, `int8`, `int16`, `int32`, `int64`, `half`, `float32`, `float64`. A 4-D tensor of shape `[batch, image_height, image_width, depth]`. Both `image_height` and `image_width` need to be positive.
`boxes`	A `Tensor` of type `float32`. A 2-D tensor of shape `[num_boxes, 4]`. The `i`-th row of the tensor specifies the coordinates of a box in the `box_ind[i]` image and is specified in normalized coordinates `[y1, x1, y2, x2]`. A normalized coordinate value of `y` is mapped to the image coordinate at `y * (image_height - 1)`, so as the `[0, 1]` interval of normalized image height is mapped to `[0, image_height - 1]` in image height coordinates. We do allow `y1` > `y2`, in which case the sampled crop is an up-down flipped version of the original image. The width dimension is treated similarly. Normalized coordinates outside the `[0, 1]` range are allowed, in which case we use `extrapolation_value` to extrapolate the input image values.
`box_ind`	A `Tensor` of type `int32`. A 1-D tensor of shape `[num_boxes]` with int32 values in `[0, batch)`. The value of `box_ind[i]` specifies the image that the `i`-th box refers to.
`crop_size`	A `Tensor` of type `int32`. A 1-D tensor of 2 elements, `size = [crop_height, crop_width]`. All cropped image patches are resized to this size. The aspect ratio of the image content is not preserved. Both `crop_height` and `crop_width` need to be positive.
`method`	An optional `string` from: `"bilinear", "nearest"`. Defaults to `"bilinear"`. A string specifying the sampling method for resizing. It can be either `"bilinear"` or `"nearest"` and default to `"bilinear"`. Currently two sampling methods are supported: Bilinear and Nearest Neighbor.
`extrapolation_value`	An optional `float`. Defaults to `0`. Value used for extrapolation, when applicable.
`name`	A name for the operation (optional).

Returns
A `Tensor` of type `float32`.

© 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/image/crop_and_resize