dòng chảy căng:: ôi:: Cắt và Thay đổi kích thước

Trích xuất các phần cắt từ tensor hình ảnh đầu vào và thay đổi kích thước của chúng.

Bản tóm tắt

Trích xuất phần cắt từ tensor hình ảnh đầu vào và thay đổi kích thước chúng bằng cách sử dụng lấy mẫu song tuyến tính hoặc lấy mẫu lân cận gần nhất (có thể thay đổi tỷ lệ khung hình) thành kích thước đầu ra chung được chỉ định bởi crop_size . Điều này tổng quát hơn op crop_to_bounding_box trích xuất một lát có kích thước cố định từ hình ảnh đầu vào và không cho phép thay đổi kích thước hoặc thay đổi tỷ lệ khung hình.

Trả về một tenxơ có crops từ image đầu vào tại các vị trí được xác định tại các vị trí hộp giới hạn trong boxes . Tất cả các hộp đã cắt đều được thay đổi kích thước (với phép nội suy song tuyến tính hoặc lân cận gần nhất) thành size = [crop_height, crop_width] . Kết quả là một tensor 4-D [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] . Việc thay đổi kích thước được căn chỉnh theo góc. Cụ thể, nếu boxes = [[0, 0, 1, 1]] , phương thức sẽ cho kết quả giống hệt với việc sử dụng tf.image.resize_bilinear() hoặc tf.image.resize_nearest_neighbor() (tùy thuộc vào đối số method ) với align_corners=True .

Lập luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• hình ảnh: Một tenxơ 4-D có hình dạng [batch, image_height, image_width, depth] . Cả image_height và image_width đều phải dương.
• hộp: Một tensor 2-D có hình dạng [num_boxes, 4] . Hàng thứ i của tensor chỉ định tọa độ của một hộp trong hình ảnh box_ind[i] và được chỉ định theo tọa độ chuẩn hóa [y1, x1, y2, x2] . Giá trị tọa độ chuẩn hóa của y được ánh xạ tới tọa độ hình ảnh tại y * (image_height - 1) , do đó, khoảng [0, 1] của chiều cao hình ảnh chuẩn hóa được ánh xạ tới [0, image_height - 1] trong tọa độ chiều cao hình ảnh. Chúng tôi cho phép y1 > y2 , trong trường hợp đó phần cắt được lấy mẫu là phiên bản lật lên xuống của ảnh gốc. Kích thước chiều rộng được xử lý tương tự. Cho phép tọa độ chuẩn hóa nằm ngoài phạm vi [0, 1] , trong trường hợp đó chúng tôi sử dụng extrapolation_value để ngoại suy các giá trị hình ảnh đầu vào.
• box_ind: Một tensor 1-D có hình dạng [num_boxes] với các giá trị int32 trong [0, batch) . Giá trị của box_ind[i] chỉ định hình ảnh mà hộp i đề cập đến.
• crop_size: Tensor 1-D gồm 2 phần tử, size = [crop_height, crop_width] . Tất cả các bản vá hình ảnh đã cắt đều được thay đổi kích thước theo kích thước này. Tỷ lệ khung hình của nội dung hình ảnh không được giữ nguyên. Cả crop_height và crop_width đều cần phải dương.

Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• phương thức: Một chuỗi chỉ định phương pháp lấy mẫu để thay đổi kích thước. Nó có thể là "bilinear" hoặc "nearest" và mặc định là "bilinear" . Hiện tại có hai phương pháp lấy mẫu được hỗ trợ: Song phương và Hàng xóm gần nhất.
• extrapolation_value: Giá trị được sử dụng để ngoại suy, nếu có.

Trả về:

• Output : Một tensor 4-D có hình dạng [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .

Thuộc tính công khai

::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
)