SampleDistortedBoundingBox

Genera un singolo riquadro di delimitazione distorto in modo casuale per un'immagine.

Le annotazioni del riquadro di delimitazione vengono spesso fornite in aggiunta alle etichette vere e proprie nelle attività di riconoscimento delle immagini o di localizzazione degli oggetti. Una tecnica comune per addestrare un tale sistema è quella di distorcere casualmente un'immagine preservandone il contenuto, ovvero l'aumento dei dati . Questa operazione produce una localizzazione distorta in modo casuale di un oggetto, ovvero un riquadro di delimitazione, data una `dimensione_immagine`, ``bounding_boxes` e una serie di vincoli.

L'output di questa operazione è un singolo riquadro di delimitazione che può essere utilizzato per ritagliare l'immagine originale. L'output viene restituito come 3 tensori: `begin`, `size` e `bboxes`. I primi 2 tensori possono essere inseriti direttamente in tf.slice per ritagliare l'immagine. Quest'ultimo può essere fornito a tf.image.draw_bounding_boxes per visualizzare l'aspetto del riquadro di delimitazione.

I riquadri di delimitazione vengono forniti e restituiti come "[y_min, x_min, y_max, x_max]". Le coordinate del riquadro di delimitazione sono float in "[0.0, 1.0]" rispetto alla larghezza e all'altezza dell'immagine sottostante.

Per esempio,

# 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)