flujo tensor:: operaciones:: Cambiar tamaño de área

Cambie el tamaño images al size mediante interpolación de área.

Resumen

Las imágenes de entrada pueden ser de diferentes tipos, pero las imágenes de salida siempre son flotantes.

El rango de valores de píxeles de la imagen de salida puede ser ligeramente diferente del rango de la imagen de entrada debido a la precisión numérica limitada. Para garantizar un rango de salida, por ejemplo [0.0, 1.0] , aplique tf.clip_by_value a la salida.

Cada píxel de salida se calcula transformando primero la huella del píxel en el tensor de entrada y luego promediando los píxeles que intersecan la huella. La contribución de un píxel de entrada al promedio se pondera por la fracción de su área que cruza la huella. Esto es lo mismo que INTER_AREA de OpenCV.

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• Imágenes: 4-D con forma [batch, height, width, channels] .
• tamaño: = Un tensor 1-D int32 de 2 elementos: new_height, new_width . El nuevo tamaño de las imágenes.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• align_corners: si es verdadero, los centros de los 4 píxeles de las esquinas de los tensores de entrada y salida están alineados, conservando los valores en los píxeles de las esquinas. El valor predeterminado es falso.

Devoluciones:

• Output : 4-D con forma [batch, new_height, new_width, channels] .

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output resized_images

 ResizeArea(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input images,
  ::tensorflow::Input size
)

 ResizeArea(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input images,
  ::tensorflow::Input size,
  const ResizeArea::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs AlignCorners(
  bool x
)