SampleDistortedBoundingBox

สร้างกรอบขอบที่บิดเบี้ยวแบบสุ่มกล่องเดียวสำหรับรูปภาพ

คำอธิบายประกอบแบบ Bounding Box มักจะจัดเตรียมไว้นอกเหนือจากป้ายกำกับความเป็นจริงในการจดจำรูปภาพหรืองานการแปลวัตถุ เทคนิคทั่วไปในการฝึกระบบดังกล่าวคือการสุ่มบิดเบือนรูปภาพโดยยังคงรักษาเนื้อหาไว้ เช่น การเพิ่มข้อมูล Op นี้จะส่งออกการแปลวัตถุที่บิดเบี้ยวแบบสุ่ม เช่น กรอบขอบเขต โดยมี `image_size`, `bounding_boxes` และชุดข้อจำกัด

ผลลัพธ์ของ Op นี้คือกล่องขอบเขตเดียวที่อาจใช้ในการครอบตัดรูปภาพต้นฉบับ เอาต์พุตจะถูกส่งกลับเป็นเทนเซอร์ 3 ตัว: `begin`, `size` และ `bboxes` เทนเซอร์ 2 ตัวแรกสามารถป้อนลงใน tf.slice ได้โดยตรงเพื่อครอบตัดรูปภาพ ส่วนหลังอาจถูกส่งไปยัง tf.image.draw_bounding_boxes เพื่อให้เห็นภาพว่ากล่องขอบเขตมีลักษณะอย่างไร

กล่องขอบเขตจะถูกจัดเตรียมและส่งกลับเป็น `[y_min, x_min, y_max, x_max]` พิกัดของกรอบขอบจะลอยอยู่ใน `[0.0, 1.0]` ซึ่งสัมพันธ์กับความกว้างและความสูงของรูปภาพที่อยู่ด้านล่าง

ตัวอย่างเช่น,

# 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)