tf.compat.v1.image.extract_glimpse

Извлекает фрагмент из входного тензора.

tf.compat.v1.image.extract_glimpse(
    input,
    size,
    offsets,
    centered=True,
    normalized=True,
    uniform_noise=True,
    name=None
)

Возвращает набор окон, называемых фрагментами, извлечённых в позиции offsets из входного тензора. Если окна частично перекрывают входные данные, то неперекрытые 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 построением окон:

Если координаты нормализованы, но не центрированы, 0.0 и 1.0 соответствуют минимальному и максимальному значениям каждого измерения высоты и ширины.
Если координаты как нормализованы, так и центрированы, они лежат в диапазоне от -1.0 до 1.0. Координаты (-1.0, -1.0) соответствуют левому верхнему углу, правый нижний 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.compat.v1.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([[[[0.],
         [1.]],
        [[3.],
         [4.]]]], dtype=float32)>

Аргументы
`input`	A `Tensor` типа `float32`. 4-мерный тензор с плавающей точкой 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, за ней следует ширина.
`offsets`	A `Tensor` типа `float32`. 2-мерный целочисленный тензор формы `[batch_size, 2]` содержащий координаты y и x центра каждого окна.
`centered`	Необязательный `bool`. По умолчанию `True`. Указывает, являются ли координаты смещения центрированными относительно изображения, в этом случае смещение (0, 0) относительно центра входных изображений. Если ложь, то смещение (0,0) соответствует левому верхнему углу входных изображений.
`normalized`	Необязательный `bool`. По умолчанию `True`. Указывает, являются ли координаты смещения нормализованными.
`uniform_noise`	Необязательный `bool`. По умолчанию `True`. Указывает, должен ли шум генерироваться с помощью равномерного или гауссова распределения.
`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/extract_glimpse