tf.raw_ops.ResizeArea
Изменение размера images до size с использованием интерполяции площади.
tf.raw_ops.ResizeArea(
images, size, align_corners=False, name=None
)
Входные изображения могут иметь разные типы, но выходные изображения всегда с плавающей точкой.
Диапазон значений пикселей для выходного изображения может немного отличаться от диапазона для входного изображения из-за ограниченной точности чисел. Чтобы гарантировать диапазон вывода, например [0.0, 1.0], примените tf.clip_by_value к выводу.
Каждый выходной пиксель вычисляется путем преобразования области пикселя во входной тензор и затем усреднения пикселей, пересекающих область. Вклад входного пикселя в среднее значение взвешен по доли его площади, которая пересекает область. Это то же самое, что и INTER_AREA OpenCV.
| Аргументы | |
|---|---|
images | A Tensor. Должен быть одним из следующих типов: int8, uint8, int16, uint16, int32, int64, half, float32, float64, bfloat16. 4-мерный с формой [batch, height, width, channels]. |
size | 1-мерный тензор int32 с 2 элементами: new_height, new_width. Новый размер изображений. |
align_corners | Необязательный bool. По умолчанию False. Если true, центры 4-х угловых пикселей входного и выходного тензоров выравниваются, сохраняя значения в угловых пикселях. По умолчанию false. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
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/ResizeArea
