Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.3

tf.image.extract_glimpse

Просмотреть исходный код на GitHub

Извлекает фрагмент из входного тензора.

tf.image.extract_glimpse(
    input, size, offsets, centered=True, normalized=True, noise='uniform', name=None
)

Возвращает набор окон, называемых фрагментами, извлечённых в позиции offsets из входного тензора. Если окна лишь частично перекрываются входными данными, то неперекрытые области будут заполнены случайным шумом.

Результат — тензор 4-го ранга с формой [batch_size, glimpse_height, glimpse_width, channels]. Размерности каналов и батчей совпадают с входным тензором. Высота и ширина выходных окон задаются в параметре size.

Аргументы normalized и centered управляют построением окон:

  • Если координаты нормализованы, но не центрированы, 0,0 и 1,0 соответствуют минимальному и максимальному значениям для каждой размерности высоты и ширины.
  • Если координаты нормализованы и центрированы, они изменяются от -1,0 до 1,0. Координаты (-1,0, -1,0) соответствуют верхнему левому углу, а нижний правый угол расположен в (1,0, 1,0), центр — в (0, 0).
  • Если координаты не нормализованы, они интерпретируются как число пикселей.

Пример использования:

x = [[[[0.0],
          [1.0],
          [2.0]],
         [[3.0],
          [4.0],
          [5.0]],
         [[6.0],
          [7.0],
          [8.0]]]]
tf.image.extract_glimpse(x, size=(2, 2), offsets=[[1, 1]],
                        centered=False, normalized=False)
<tf.Tensor: shape=(1, 2, 2, 1), dtype=float32, numpy=
array([[[[4.],
         [5.]],
        [[7.],
         [8.]]]], dtype=float32)>
Аргументы
input A Tensor типа float32. 4-мерный плавающий тензор с формой [batch_size, height, width, channels].
size A Tensor типа int32. 1-мерный тензор из 2 элементов, содержащий размер фрагментов для извлечения. Высота фрагмента должна быть указана первой, затем ширина.
offsets A Tensor типа float32. 2-мерный целочисленный тензор с формой [batch_size, 2] содержащий координаты y, x центра каждого окна.
centered Необязательный bool. По умолчанию True. Указывает, являются ли координаты смещения центрированными относительно изображения, в этом случае смещение (0, 0) относительно центра входных изображений. Если false, смещение (0,0) соответствует верхнему левому углу входных изображений.
normalized Необязательный bool. По умолчанию True. Указывает, нормализованы ли координаты смещения.
noise Необязательный string. По умолчанию uniform. Указывает, должен ли шум быть uniform (равномерное распределение), gaussian (гауссово распределение) или zero (нулевое заполнение).
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/image/extract_glimpse

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API