tensorflow:: אופס:: CropAndResize

מחלץ חיתולים מטנסור תמונת הקלט ומשנה את גודלם.

תַקצִיר

מחלץ חיתולים מטנסור תמונת הקלט ומשנה את גודלם באמצעות דגימה ביליניארית או דגימה של השכן הקרוב (אולי עם שינוי ביחס רוחב-גובה) לגודל פלט נפוץ שצוין על-ידי crop_size . זה יותר כללי מהאופ של crop_to_bounding_box שמחלץ פרוסה בגודל קבוע מתמונת הקלט ואינו מאפשר שינוי גודל או שינוי יחס רוחב-גובה.

מחזירה טנזור עם crops image הקלט במיקומים המוגדרים במיקומי התיבה התוחמת boxes . גודל התיבות החתוכים משתנה כולן (עם אינטרפולציה ביליניארית או שכן הקרובה ביותר) לגודל קבוע size = [crop_height, crop_width] . התוצאה היא טנזור 4-D [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] . שינוי הגודל מיושר לפינה. בפרט, אם boxes = [[0, 0, 1, 1]] , השיטה תיתן תוצאות זהות לשימוש ב- tf.image.resize_bilinear() או tf.image.resize_nearest_neighbor() (תלוי בארגומנט method ) עם align_corners=True .

טיעונים:

• scope: אובייקט Scope
• תמונה: טנזור 4-D של צורה [batch, image_height, image_width, depth] . גם image_height וגם image_width צריכים להיות חיוביים.
• תיבות: טנסור דו-ממדי של צורה [num_boxes, 4] . השורה i של הטנזור מציינת את הקואורדינטות של תיבה בתמונה box_ind[i] ומצוינת בקואורדינטות מנורמלות [y1, x1, y2, x2] . ערך קואורדינטות מנורמל של y ממופה לקואורדינטת התמונה ב- y * (image_height - 1) , כך שהמרווח [0, 1] של גובה התמונה המנורמל ממופה ל- [0, image_height - 1] בקואורדינטות גובה התמונה. אנו מאפשרים y1 > y2 , ובמקרה זה החיתוך שנדגם הוא גרסה מתהפכת של התמונה המקורית. ממד הרוחב מטופל באופן דומה. מותרות קואורדינטות מנורמלות מחוץ לטווח [0, 1] , ובמקרה זה אנו משתמשים ב- extrapolation_value כדי להוציא את ערכי תמונת הקלט.
• box_ind: טנזור 1-D של צורה [num_boxes] עם ערכי int32 ב- [0, batch) . הערך של box_ind[i] מציין את התמונה שאליה התיבה i מתייחסת.
• crop_size: טנזור 1-D של 2 אלמנטים, size = [crop_height, crop_width] . כל תיקוני התמונה החתוכים משתנים לגודל זה. יחס הגובה-רוחב של תוכן התמונה אינו נשמר. הן crop_height והן crop_width צריכים להיות חיוביים.

מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs ):

• שיטה: מחרוזת המציינת את שיטת הדגימה לשינוי גודל. זה יכול להיות "bilinear" או "nearest" ובברירת המחדל הוא "bilinear" . נכון לעכשיו, שתי שיטות דגימה נתמכות: Bilinear ו-Narest Neighbor.
• extrapolation_value: ערך המשמש עבור אקסטרפולציה, כאשר רלוונטי.

החזרות:

• Output : טנזור 4-D של צורה [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .

תכונות ציבוריות

::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
)