tf.image.sample_distorted_bounding_box

Генерирует один случайно искаженный прямоугольник для изображения.

tf.image.sample_distorted_bounding_box(
    image_size, bounding_boxes, seed=0, min_object_covered=0.1,
    aspect_ratio_range=None, area_range=None, max_attempts=None,
    use_image_if_no_bounding_boxes=None, name=None
)

Аннотации прямоугольников часто предоставляются дополнительно к меткам целевых значений в задачах распознавания изображений или локализации объектов. Распространенный метод обучения такой системы заключается в случайном искажении изображения при сохранении его содержимого, т. е. усилении данных. Этот оператор выводит случайно искаженную локализацию объекта, т. е. прямоугольник, учитывая image_size, bounding_boxes и ряд ограничений.

Выход этого оператора — один прямоугольник, который может использоваться для обрезки исходного изображения. Результат возвращается в виде 3 тензоров: begin, size и bboxes. Первые 2 тензора можно напрямую передать в tf.slice для обрезки изображения. Последний может быть передан в tf.image.draw_bounding_boxes для визуализации прямоугольника.

Прямоугольники предоставляются и возвращаются в виде [y_min, x_min, y_max, x_max]. Координаты прямоугольников — это числа с плавающей точкой в [0.0, 1.0] относительно ширины и высоты базового изображения.

Например,

# Generate a single distorted bounding box.
begin, size, bbox_for_draw = tf.image.sample_distorted_bounding_box(
    tf.shape(image),
    bounding_boxes=bounding_boxes,
    min_object_covered=0.1)

# Draw the bounding box in an image summary.
image_with_box = tf.image.draw_bounding_boxes(tf.expand_dims(image, 0),
                                              bbox_for_draw)
tf.compat.v1.summary.image('images_with_box', image_with_box)

# Employ the bounding box to distort the image.
distorted_image = tf.slice(image, begin, size)

Обратите внимание, что если информация о прямоугольнике недоступна, установка use_image_if_no_bounding_boxes = true предполагает, что существует один неявный прямоугольник, покрывающий всё изображение. Если use_image_if_no_bounding_boxes равно false, а прямоугольники не указаны, генерируется ошибка.

Аргументы
`image_size`	`Tensor`. Должен быть одного из следующих типов: `uint8`, `int8`, `int16`, `int32`, `int64`. 1-мерный, содержащий `[height, width, channels]`.
`bounding_boxes`	`Tensor` типа `float32`. 3-мерный с формой `[batch, N, 4]` описывающий N прямоугольников, связанных с изображением.
`seed`	Необязательный `int`. По умолчанию `0`. Если `seed` имеет значение, отличное от нуля, генератор случайных чисел инициализируется заданным `seed`. В противном случае — случайным значением.
`min_object_covered`	Тензор типа `float32`. По умолчанию `0.1`. Область обрезки изображения должна содержать по крайней мере эту долю любого предоставленного прямоугольника. Значение этого параметра должно быть неотрицательным. В случае 0, область обрезки не обязана перекрывать предоставленные прямоугольники.
`aspect_ratio_range`	Необязательный список `floats`. По умолчанию `[0.75, 1.33]`. Область обрезки изображения должна иметь аспектное соотношение `ratio = width / height` в этом диапазоне.
`area_range`	Необязательный список `floats`. По умолчанию `[0.05, 1]`. Область обрезки изображения должна содержать долю предоставленного изображения в этом диапазоне.
`max_attempts`	Необязательный `int`. По умолчанию `100`. Количество попыток генерации области обрезки изображения с заданными ограничениями. После `max_attempts` неудач возвращается всё изображение.
`use_image_if_no_bounding_boxes`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. Управляет поведением, если прямоугольники не предоставлены. Если true, предполагается неявный прямоугольник, покрывающий весь вход. Если false, генерируется ошибка.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
Кортеж `Tensor` объектов (начало, размер, прямоугольники).
`begin`	`Tensor`. Имеет тот же тип, что и `image_size`. 1-мерный, содержащий `[offset_height, offset_width, 0]`. Используйте в качестве входных данных для `tf.slice`.
`size`	`Tensor`. Имеет тот же тип, что и `image_size`. 1-мерный, содержащий `[target_height, target_width, -1]`. Используйте в качестве входных данных для `tf.slice`.
`bboxes`	`Tensor` типа `float32`. 3-мерный с формой `[1, 1, 4]` содержащий искаженный прямоугольник. Используйте в качестве входных данных для `tf.image.draw_bounding_boxes`.

© 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/sample_distorted_bounding_box