ImageProjectiveTransformV2

공개 최종 클래스 ImageProjectiveTransformV2

주어진 변환을 각 이미지에 적용합니다.

`transforms`의 한 행이 `[a0, a1, a2, b0, b1, b2, c0, c1]`인 경우 출력 지점 `(x, y)`를 변환된 입력 지점 `(x')에 매핑합니다. , y') = ((a0 x + a1 y + a2) / k, (b0 x + b1 y + b2) / k)`, 여기서 `k = c0 x + c1 y + 1`입니다. 변환된 점이 입력 이미지 외부에 있는 경우 출력 픽셀은 0으로 설정됩니다.

중첩 클래스

수업 ImageProjectiveTransformV2.Options ImageProjectiveTransformV2 의 선택적 속성

상수

끈 OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

출력 <T>
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
static <T는 TNumber를 확장합니다. > ImageProjectiveTransformV2 <T>
생성 ( 스코프 범위, 피연산자 <T> 이미지, 피연산자 < TFloat32 > 변환, 피연산자 < TInt32 > 출력 셰이프, 문자열 보간, 옵션... 옵션)
새로운 ImageProjectiveTransformV2 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
정적 ImageProjectiveTransformV2.Options
fillMode (문자열 채우기 모드)
출력 <T>
변형된이미지 ()
'[배치, new_height, new_width, 채널]' 형태의 4D.

상속된 메서드

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "ImageProjectiveTransformV2"

공개 방법

공개 출력 <T> asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

공개 정적 ImageProjectiveTransformV2 <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 이미지, 피연산자 < TFloat32 > 변환, 피연산자 < TInt32 > outputShape, 문자열 보간, 옵션... 옵션)

새로운 ImageProjectiveTransformV2 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
이미지 '[배치, 높이, 너비, 채널]' 모양의 4D.
변형하다 2차원 텐서, `[batch, 8]` 또는 `[1, 8]` 행렬. 여기서 각 행은 3 x 3 투영 변환 행렬에 해당하며 마지막 항목은 1로 가정됩니다. 행이 하나인 경우, 모든 이미지에 동일한 변환이 적용됩니다.
출력모양 1차원 텐서 [new_height, new_width].
보간 보간 방법은 "NEAREST" 또는 "BILINEAR"입니다.
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • ImageProjectiveTransformV2의 새 인스턴스

공개 정적 ImageProjectiveTransformV2.Options fillMode (문자열 fillMode)

매개변수
채우기 모드 채우기 모드, "REFLECT", "WRAP" 또는 "CONSTANT".

공개 출력 <T> TransformedImages ()

'[배치, new_height, new_width, 채널]' 형태의 4D.