tf.compat.v1.image.crop_and_resize

Извлекает области из входного тензора изображения и изменяет их размер.

tf.compat.v1.image.crop_and_resize(
    image,
    boxes,
    box_ind=None,
    crop_size=None,
    method='bilinear',
    extrapolation_value=0,
    name=None,
    box_indices=None
)

Извлекает области из входного тензора изображения и изменяет их размер с использованием билинейной или ближайшей-соседней выборки (возможно, с изменением соотношения сторон) до общего размера вывода, указанного в crop_size. Это более общее, чем операция crop_to_bounding_box, которая извлекает фрагмент фиксированного размера из входного изображения и не позволяет изменять размер или соотношение сторон.

Возвращает тензор с crops из входного image в позициях, определённых в границах области в boxes. Все обрезанные области изменяются в размер (с билинейной или ближайшей-соседней интерполяцией) до фиксированного size = [crop_height, crop_width]. Результатом является 4-мерный тензор [num_boxes, crop_height, crop_width, depth]. Изменение размера выполняется по углам. В частности, если boxes = [[0, 0, 1, 1]], метод даст идентичные результаты, как использование tf.image.resize_bilinear() или tf.image.resize_nearest_neighbor() (в зависимости от аргумента method ) с align_corners=True.

Аргументы
`image`	A `Tensor`. Должно быть одного 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 тензора определяет координаты области на изображении `box_ind[i]` и задаётся в нормированных координатах `[y1, x1, y2, x2]`. Значение нормированной координаты `y` отображается в координату изображения в `y * (image_height - 1)`, таким образом, интервал `[0, 1]` нормированной высоты изображения отображается в `[0, image_height - 1]` в координатах высоты изображения. Разрешается `y1` > `y2`, в этом случае взятая область — это перевёрнутое по вертикали изображение исходного. Размер по ширине обрабатывается аналогично. Нормированные координаты за пределами диапазона `[0, 1]` разрешены, в этом случае используется `extrapolation_value` для экстраполяции значений входного изображения.
`box_ind`	A `Tensor` типа `int32`. 1-мерный тензор формы `[num_boxes]` со значениями типа int32 в `[0, batch)`. Значение `box_ind[i]` указывает изображение, к которому относится `i`-я область.
`crop_size`	A `Tensor` типа `int32`. 1-мерный тензор из 2 элементов, `size = [crop_height, crop_width]`. Все обрезанные области 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. Это может быть либо `"bilinear"`, либо `"nearest"`, 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`.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/image/crop_and_resize