จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: DrawBoundingBoxesV2
#include <image_ops.h> วาดกรอบขอบบนชุดรูปภาพ
สรุป
ส่งออกสำเนาของ images แต่วาดที่ด้านบนของกล่องพิกเซลศูนย์หรือมากกว่านั้นซึ่งระบุโดยตำแหน่งใน boxes พิกัดของกรอบขอบเขตแต่ละกล่องใน boxes จะถูกเข้ารหัสเป็น [y_min, x_min, y_max, x_max] พิกัดของกรอบขอบจะลอยอยู่ใน [0.0, 1.0] โดยสัมพันธ์กับความกว้างและความสูงของรูปภาพที่อยู่ด้านล่าง
ตัวอย่างเช่น หากรูปภาพมีขนาด 100 x 200 พิกเซล (สูง x กว้าง) และกรอบขอบคือ [0.1, 0.2, 0.5, 0.9] พิกัดด้านซ้ายบนและขวาล่างของกรอบขอบจะเป็น (40, 10) ถึง (100, 50) (ในพิกัด (x,y))
บางส่วนของกรอบขอบอาจตกอยู่นอกรูปภาพ
ข้อโต้แย้ง:
- ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
- ภาพ: 4-D ที่มีรูปร่าง
[batch, height, width, depth] ชุดภาพ - กล่อง: 3-D ที่มีรูปร่าง
[batch, num_bounding_boxes, 4] ที่มีกล่องขอบ - สี: 2-D รายการสี RGBA ที่จะหมุนเวียนสำหรับกล่องต่างๆ
ผลตอบแทน:
-
Output : 4-D ที่มีรูปร่างเหมือนกับ images ชุดของภาพที่ป้อนพร้อมกล่องขอบที่วาดบนภาพ
คุณลักษณะสาธารณะ
งานสาธารณะ
โหนด
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
ตัวดำเนินการ::tensorflow::เอาต์พุต
operator::tensorflow::Output() const
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2025-07-26 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2025-07-26 UTC"],[],[],null,["# tensorflow::ops::DrawBoundingBoxesV2 Class Reference\n\ntensorflow::ops::DrawBoundingBoxesV2\n====================================\n\n`#include \u003cimage_ops.h\u003e`\n\nDraw bounding boxes on a batch of images.\n\nSummary\n-------\n\nOutputs a copy of `images` but draws on top of the pixels zero or more bounding boxes specified by the locations in `boxes`. The coordinates of the each bounding box in `boxes` are encoded as `[y_min, x_min, y_max, x_max]`. The bounding box coordinates are floats in `[0.0, 1.0]` relative to the width and height of the underlying image.\n\nFor example, if an image is 100 x 200 pixels (height x width) and the bounding box is `[0.1, 0.2, 0.5, 0.9]`, the upper-left and bottom-right coordinates of the bounding box will be `(40, 10)` to `(100, 50)` (in (x,y) coordinates).\n\nParts of the bounding box may fall outside the image.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- images: 4-D with shape `[batch, height, width, depth]`. A batch of images.\n- boxes: 3-D with shape `[batch, num_bounding_boxes, 4]` containing bounding boxes.\n- colors: 2-D. A list of RGBA colors to cycle through for the boxes.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): 4-D with the same shape as `images`. The batch of input images with bounding boxes drawn on the images.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [DrawBoundingBoxesV2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_draw_bounding_boxes_v2_1a045daabb9f82e495abcb25389793c47f)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` images, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` boxes, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` colors)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_draw_bounding_boxes_v2_1a7c6fe4fe1de16e31ab6399296c433a05) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_draw_bounding_boxes_v2_1a047b31504fdafafad15a5665c95513b7) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_draw_bounding_boxes_v2_1a428527239d4a4cdfcbd18ec15ebe9584)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_draw_bounding_boxes_v2_1a29bc76dba2f81b97780d12396085ea46)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_draw_bounding_boxes_v2_1a216f8e9d2152744c9b7522113495dfe4)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### DrawBoundingBoxesV2\n\n```gdscript\n DrawBoundingBoxesV2(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input images,\n ::tensorflow::Input boxes,\n ::tensorflow::Input colors\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]
