Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

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, извлеченных в позиции offsets из входного тензора. Если окна частично перекрывают входные данные, неперекрывающиеся области будут заполнены случайным шумом.

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

Аргументы normalized и centered управляют тем, как строятся окна:

  • Если координаты нормализованы, но не центрированы, 0,0 и 1,0 соответствуют минимальному и максимальному значениям каждого измерения высоты и ширины.
  • Если координаты одновременно нормализованы и центрированы, они лежат в диапазоне от -1,0 до 1,0. Координаты (-1,0, -1,0) соответствуют верхнему левому углу, нижний правый угол находится в (1,0, 1,0), а центр — в (0, 0).
  • Если координаты не нормализованы, они интерпретируются как количество 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 формы [batch_size, height, width, channels].
size A Tensor типа int32. 1-мерный тензор из 2 элементов, содержащий размер извлекаемых фрагментов. Высота фрагмента должна быть указана первой, затем ширина.
offsets A Tensor типа float32. 2-мерный целочисленный тензор формы [batch_size, 2] с координатами 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) относится к центру 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 Название 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/r2.4/api_docs/python/tf/image/extract_glimpse

Spec-Zone.ru

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