تدفق التوتر:: العمليات:: CropAndResize

يستخرج المحاصيل من موتر الصورة المدخلة ويغير حجمها.

ملخص

يستخرج المحاصيل من موتر الصورة المدخلة ويغير حجمها باستخدام أخذ عينات ثنائية الخط أو أخذ عينات من أقرب جار (ربما مع تغيير نسبة العرض إلى الارتفاع) إلى حجم إخراج شائع محدد بواسطة crop_size . يعد هذا أكثر عمومية من عملية crop_to_bounding_box التي تستخرج شريحة ذات حجم ثابت من الصورة المدخلة ولا تسمح بتغيير الحجم أو تغيير نسبة العرض إلى الارتفاع.

يقوم بإرجاع موتر مع crops من image المدخلة في المواضع المحددة في مواقع المربع المحيط في boxes . يتم تغيير حجم جميع المربعات التي تم اقتصاصها (مع استيفاء خطين أو أقرب جار) إلى size = [crop_height, crop_width] . والنتيجة هي موتر رباعي الأبعاد [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] . يتم تغيير الحجم بمحاذاة الزاوية. على وجه الخصوص، إذا كانت boxes = [[0, 0, 1, 1]] ، فإن الطريقة ستعطي نتائج مماثلة لاستخدام tf.image.resize_bilinear() أو tf.image.resize_nearest_neighbor() (يعتمد على وسيطة method ) مع align_corners=True .

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• الصورة: موتر رباعي الأبعاد للشكل [batch, image_height, image_width, depth] . يجب أن يكون كل من image_height و image_width موجبين.
• الصناديق: موتر ثنائي الأبعاد للشكل [num_boxes, 4] . يحدد الصف i من الموتر إحداثيات المربع في الصورة box_ind[i] ويتم تحديده في الإحداثيات الطبيعية [y1, x1, y2, x2] . يتم تعيين قيمة الإحداثيات المقيسة لـ y إلى إحداثيات الصورة عند y * (image_height - 1) ، بحيث يتم تعيين الفاصل الزمني [0, 1] لارتفاع الصورة المقيس إلى [0, image_height - 1] في إحداثيات ارتفاع الصورة. نحن نسمح بـ y1 > y2 ، وفي هذه الحالة يكون الاقتصاص الذي تم أخذ عينات منه عبارة عن نسخة مقلوبة من أعلى إلى أسفل من الصورة الأصلية. يتم التعامل مع البعد العرض بالمثل. يُسمح بالإحداثيات الطبيعية خارج النطاق [0, 1] ، وفي هذه الحالة نستخدم extrapolation_value لاستقراء قيم الصورة المدخلة.
• box_ind: موتر أحادي الأبعاد للشكل [num_boxes] بقيم int32 في [0, batch) . تحدد قيمة box_ind[i] الصورة التي يشير إليها المربع i -th.
• Crop_size: موتر أحادي الأبعاد مكون من عنصرين، size = [crop_height, crop_width] . يتم تغيير حجم كافة تصحيحات الصورة التي تم اقتصاصها إلى هذا الحجم. لا يتم الحفاظ على نسبة العرض إلى الارتفاع لمحتوى الصورة. يجب أن يكون كل من crop_height و crop_width موجبين.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• الطريقة: سلسلة تحدد طريقة أخذ العينات لتغيير الحجم. يمكن أن يكون إما "bilinear" أو "nearest" ويكون افتراضيًا "bilinear" . يتم حاليًا دعم طريقتين لأخذ العينات: الخط الثنائي وأقرب جار.
• extrapolation_value: القيمة المستخدمة للاستقراء، عند الاقتضاء.

العوائد:

• Output : موتر رباعي الأبعاد للشكل [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .

الصفات العامة

::tensorflow::Output crops

Operation operation

 CropAndResize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input image,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  ::tensorflow::Input crop_size
)

 CropAndResize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input image,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  ::tensorflow::Input crop_size,
  const CropAndResize::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs ExtrapolationValue(
  float x
)

Attrs Method(
  StringPiece x
)