tensorflow:: אופס:: CropAndResize

#include <image_ops.h>

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 : טנסור 4-D של צורה [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] .

בנאים והורסים

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)

תכונות ציבוריות

crops
operation

תפקידים ציבוריים

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

פונקציות סטטיות ציבוריות

ExtrapolationValue (float x)
Method (StringPiece x)

מבנים

tensorflow:: ops:: CropAndResize:: Attrs

קובעי תכונות אופציונליים עבור CropAndResize .

תכונות ציבוריות

יבולים 

::tensorflow::Output crops

מִבצָע 

Operation operation

תפקידים ציבוריים

CropAndResize 

 CropAndResize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input image,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  ::tensorflow::Input crop_size
)

CropAndResize 

 CropAndResize(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input image,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input box_ind,
  ::tensorflow::Input crop_size,
  const CropAndResize::Attrs & attrs
)

צוֹמֶת 

::tensorflow::Node * node() const

מפעיל::tensorflow::קלט 

 operator::tensorflow::Input() const

אופרטור::tensorflow::פלט 

 operator::tensorflow::Output() const

פונקציות סטטיות ציבוריות

ExtrapolationValue 

Attrs ExtrapolationValue(
  float x
)

שִׁיטָה 

Attrs Method(
  StringPiece x
)