tf.compat.v1.image.crop_and_resize

Извлекает фрагменты из тензора входного изображения и изменяет их размер.

tf.compat.v1.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 тензора входного 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 фрагмент фиксированного размера из входного изображения и не позволяет изменять размер или соотношение сторон.

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

Аргументы
`image`	A `Tensor`. Должен быть одного из следующих типов: `uint8`, `uint16`, `int8`, `int16`, `int32`, `int64`, `half`, `float32`, `float64`. 4-мерный тензор формы `[batch, image_height, image_width, depth]`. Оба `image_height` и `image_width` должны быть положительными.
`boxes`	A `Tensor` типа `float32`. 2-мерный тензор формы `[num_boxes, 4]`. Строка `i` тензора задаёт координаты области в `box_ind[i]` изображении и задаётся в нормированных координатах `[y1, x1, y2, x2]`. Нормированное значение координаты `y` отображается в координату изображения в `y * (image_height - 1)`, так что интервал `[0, 1]` нормированной высоты изображения отображается в `[0, image_height - 1]` в координатах высоты изображения. Разрешается `y1` > `y2`, в этом случае, взятая область является перевёрнутой вверх-вниз версией оригинального изображения. Размеры ширины обрабатываются аналогично. Нормированные координаты вне диапазона `[0, 1]` разрешены, в этом случае мы используем `extrapolation_value` для экстраполяции значений входного изображения.
`box_ind`	A `Tensor` типа `int32`. 1-мерный тензор формы `[num_boxes]` со значениями int32 в `[0, batch)`. Значение `box_ind[i]` задаёт изображение, к которому относится `i`-я область.
`crop_size`	A `Tensor` типа `int32`. 1-мерный тензор из 2 элементов, `size = [crop_height, crop_width]`. Все обрезанные участки изображения изменяются в размер до этого размера. Соотношение сторон содержимого изображения не сохраняется. Оба `crop_height` и `crop_width` должны быть положительными.
`method`	Необязательный `string` из: `"bilinear", "nearest"`. По умолчанию `"bilinear"`. Строка, определяющая метод выборки для изменения размера. Может быть либо `"bilinear"`, либо `"nearest"`, и по умолчанию `"bilinear"`. В настоящее время поддерживаются два метода выборки: Билинейный и Ближайший сосед.
`extrapolation_value`	Необязательное `float`. По умолчанию `0`. Значение, используемое для экстраполяции, при необходимости.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
A `Tensor` типа `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/r2.3/api_docs/python/tf/compat/v1/image/crop_and_resize