tf.compat.v1.image.resize_area
Изменение размера images до size с использованием интерполяции по площади.
tf.compat.v1.image.resize_area(
images, size, align_corners=False, name=None
)
Изображения на входе могут иметь разные типы, но выходные изображения всегда float.
Диапазон значений пикселей на выходном изображении может незначительно отличаться от диапазона входного изображения из-за ограниченной точности чисел. Для обеспечения выходного диапазона, например [0.0, 1.0], примените tf.clip_by_value к выходу.
Каждый пиксель выходного изображения вычисляется путём преобразования области пикселя в тензор входного изображения и усреднения пикселей, пересекающих область. Вклад входного пикселя в среднее взвешен по доли его площади, пересекающей область. Это соответствует интерполяции INTER_AREA в OpenCV.
| Аргументы | |
|---|---|
images | A Tensor. Должен быть одного из следующих типов: int8, uint8, int16, uint16, int32, int64, half, float32, float64, bfloat16. 4-мерный тензор с формой [batch, height, width, channels]. |
size | 1-мерный int32 тензор из 2 элементов: 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). |
| 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/resize_area
