tf.image.central_crop
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Вырезать центральную область изображения(ов).
tf.image.central_crop(
image, central_fraction
)
Удалите внешние части изображения, но сохраните центральную область изображения по каждой размерности. Если мы зададим central_fraction = 0.5, эта функция вернет область, помеченную «X» на диаграмме ниже.
-------- | | | XXXX | | XXXX | | | where "X" is the central 50% of the image. --------
Эта функция работает с одним изображением (image — тензор 3-D), или с набором изображений (image — тензор 4-D).
Пример использования:
x = [[[1.0, 2.0, 3.0],
[4.0, 5.0, 6.0],
[7.0, 8.0, 9.0],
[10.0, 11.0, 12.0]],
[[13.0, 14.0, 15.0],
[16.0, 17.0, 18.0],
[19.0, 20.0, 21.0],
[22.0, 23.0, 24.0]],
[[25.0, 26.0, 27.0],
[28.0, 29.0, 30.0],
[31.0, 32.0, 33.0],
[34.0, 35.0, 36.0]],
[[37.0, 38.0, 39.0],
[40.0, 41.0, 42.0],
[43.0, 44.0, 45.0],
[46.0, 47.0, 48.0]]]
tf.image.central_crop(x, 0.5)
<tf.Tensor: shape=(2, 2, 3), dtype=float32, numpy=
array([[[16., 17., 18.],
[19., 20., 21.]],
[[28., 29., 30.],
[31., 32., 33.]]], dtype=float32)>
| Аргументы | |
|---|---|
image | Либо 3-мерный тензор с плавающей запятой типа [высота, ширина, глубина], либо 4-мерный тензор типа [размер_пакета, высота, ширина, глубина]. |
central_fraction | float (0, 1], доля размера для обрезки |
| Возможные исключения | |
|---|---|
ValueError | если центральная доля обрезки не находится в интервале (0, 1]. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| 3-мерный/4-мерный тензор с плавающей запятой, соответствующий входным данным. |
© 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/image/central_crop