SampleDistortedBoundingBox

एक छवि के लिए एकल बेतरतीब ढंग से विकृत बाउंडिंग बॉक्स उत्पन्न करें।

छवि पहचान या ऑब्जेक्ट स्थानीयकरण कार्यों में जमीनी सच्चाई लेबल के अलावा बाउंडिंग बॉक्स एनोटेशन अक्सर प्रदान किए जाते हैं। ऐसी प्रणाली को प्रशिक्षित करने की एक सामान्य तकनीक किसी छवि को उसकी सामग्री को संरक्षित करते हुए बेतरतीब ढंग से विकृत करना है, अर्थात डेटा संवर्द्धन । यह ओप किसी ऑब्जेक्ट के बेतरतीब ढंग से विकृत स्थानीयकरण को आउटपुट करता है, यानी बाउंडिंग बॉक्स, जिसे 'image_size', 'बाउंडिंग_बॉक्स' और बाधाओं की एक श्रृंखला दी गई है।

इस ऑप का आउटपुट एक एकल बाउंडिंग बॉक्स है जिसका उपयोग मूल छवि को क्रॉप करने के लिए किया जा सकता है। आउटपुट 3 टेंसर के रूप में लौटाया जाता है: `शुरू`, `आकार` और `bboxes`। छवि को क्रॉप करने के लिए पहले 2 टेंसर को सीधे tf.slice में फीड किया जा सकता है। बाउंडिंग बॉक्स कैसा दिखता है यह देखने के लिए बाद वाले को tf.image.draw_bounding_boxes पर आपूर्ति की जा सकती है।

बाउंडिंग बॉक्स की आपूर्ति की जाती है और `[y_min, x_min, y_max, x_max]` के रूप में लौटाया जाता है। बाउंडिंग बॉक्स निर्देशांक अंतर्निहित छवि की चौड़ाई और ऊंचाई के सापेक्ष `[0.0, 1.0]` में तैरते हैं।

उदाहरण के लिए,

# Generate a single distorted bounding box.
     begin, size, bbox_for_draw = tf.image.sample_distorted_bounding_box(
         tf.shape(image),
         bounding_boxes=bounding_boxes)
 
     # 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.summary.image('images_with_box', image_with_box)
 
     # Employ the bounding box to distort the image.
     distorted_image = tf.slice(image, begin, size)