tensorflow:: ops:: Zmień rozmiar obszaru

Zmień rozmiar images do size za pomocą interpolacji obszaru.

Streszczenie

Obrazy wejściowe mogą być różnych typów, ale obrazy wyjściowe są zawsze pływające.

Zakres wartości pikseli obrazu wyjściowego może nieznacznie różnić się od zakresu obrazu wejściowego ze względu na ograniczoną precyzję numeryczną. Aby zagwarantować zakres wyjściowy, na przykład [0.0, 1.0] , zastosuj do wyniku tf.clip_by_value .

Każdy piksel wyjściowy jest obliczany poprzez najpierw przekształcenie śladu piksela na tensor wejściowy, a następnie uśrednienie pikseli przecinających ślad. Udział piksela wejściowego w średniej jest ważony przez ułamek jego obszaru przecinający ślad. To jest to samo, co INTER_AREA OpenCV.

Argumenty:

• zakres: Obiekt Scope
• obrazy: 4-D z kształtem [batch, height, width, channels] .
• size: = A 1-D int32 Tensor dwóch elementów: new_height, new_width . Nowy rozmiar obrazów.

Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs ):

• wyrównanie_corners: Jeśli ma wartość true, środki 4 pikseli narożnych tensorów wejściowych i wyjściowych są wyrównywane, zachowując wartości w pikselach narożnych. Domyślnie jest to fałsz.

Zwroty:

• Output : 4-D z kształtem [batch, new_height, new_width, channels] .

Atrybuty publiczne

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
)