fluxo tensor:: ops:: Área de redimensionamento

Redimensione images para size usando interpolação de área.

Resumo

As imagens de entrada podem ser de diferentes tipos, mas as imagens de saída são sempre flutuantes.

O intervalo de valores de pixel da imagem de saída pode ser ligeiramente diferente do intervalo da imagem de entrada devido à precisão numérica limitada. Para garantir um intervalo de saída, por exemplo [0.0, 1.0] , aplique tf.clip_by_value à saída.

Cada pixel de saída é calculado primeiro transformando a pegada do pixel no tensor de entrada e, em seguida, calculando a média dos pixels que cruzam a pegada. A contribuição de um pixel de entrada para a média é ponderada pela fração de sua área que cruza a área ocupada. É o mesmo que INTER_AREA do OpenCV.

Argumentos:

• escopo: um objeto Escopo
• imagens: 4-D com forma [batch, height, width, channels] .
• size: = Um tensor int32 1-D de 2 elementos: new_height, new_width . O novo tamanho das imagens.

Atributos opcionais (veja Attrs ):

• alinhar_corners: se verdadeiro, os centros dos 4 pixels dos cantos dos tensores de entrada e saída são alinhados, preservando os valores nos pixels dos cantos. O padrão é falso.

Retorna:

• Output : 4-D com 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
)