Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.3

tf.raw_ops.CropAndResize

Извлекает области из тензора входного изображения и изменяет их размер.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.raw_ops.CropAndResize

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

Извлекает области из входного тензора изображения и изменяет их размер с использованием билинейной выборки или выборки ближайшего соседа (возможно, с изменением соотношения сторон) до общего выходного размера, указанного в crop_size. Это более общее, чем операция crop_to_bounding_box, которая извлекает срез фиксированного размера из входного изображения и не допускает изменения размера или соотношения сторон.

Возвращает тензор с crops из входного image в позициях, определенных в расположениях прямоугольных областей в boxes. Все обрезаемые области изменяются в размер (с помощью билинейной или ближайшей выборки) до фиксированного size = [crop_height, crop_width]. Результатом является 4-мерный тензор [num_boxes, crop_height, crop_width, depth]. Изменение размера производится, ориентируясь на углы. В частности, если boxes = [[0, 0, 1, 1]], метод даст идентичные результаты при использовании tf.image.resize_bilinear() или tf.image.resize_nearest_neighbor() (в зависимости от аргумента method ) с align_corners=True.

Аргументы
image A Tensor. Должен быть одним из следующих типов: uint8, uint16, int8, int16, int32, int64, half, float32, float64. 4-мерный тензор формы [batch, image_height, image_width, depth]. И image_height и image_width должны быть положительными.
boxes A Tensor типа float32. 2-мерный тензор формы [num_boxes, 4]. Строка i тензора определяет координаты прямоугольной области на изображении box_ind[i] и задается в нормализованных координатах [y1, x1, y2, x2]. Значение нормализованной координаты y отображается в координаты изображения в y * (image_height - 1), так как интервал [0, 1] нормализованной высоты изображения отображается в [0, image_height - 1] в координатах высоты изображения. Мы допускаем y1 > y2, в этом случае выборка области является перевернутой версией исходного изображения. Размер ширины обрабатывается аналогично. Нормализованные координаты за пределами диапазона [0, 1] допускаются, 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] указывает на изображение, к которому относится i-я прямоугольная область.
crop_size A Tensor типа int32. 1-мерный тензор из 2 элементов, size = [crop_height, crop_width]. Все обрезаемые фрагменты изображения изменяются в размер до этого размера. Соотношение сторон содержимого изображения не сохраняется. И crop_height и crop_width должны быть положительными.
method Необязательный string из: "bilinear", "nearest". По умолчанию "bilinear". Строка, определяющая метод выборки для изменения размера. Он 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, когда это применимо.
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/raw_ops/CropAndResize

Spec-Zone.ru

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