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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: फसल और आकार बदलें
#include <image_ops.h> इनपुट इमेज टेंसर से फसलें निकालता है और उनका आकार बदलता है।
सारांश
इनपुट इमेज टेंसर से फसलें निकालता है और बिलिनियर सैंपलिंग या निकटतम पड़ोसी सैंपलिंग (संभवतः पहलू अनुपात परिवर्तन के साथ) का उपयोग करके crop_size द्वारा निर्दिष्ट सामान्य आउटपुट आकार में उनका आकार बदलता है। यह crop_to_bounding_box ऑप की तुलना में अधिक सामान्य है जो इनपुट छवि से एक निश्चित आकार का टुकड़ा निकालता है और आकार बदलने या पहलू अनुपात में बदलाव की अनुमति नहीं देता है।
boxes में बाउंडिंग बॉक्स स्थानों पर परिभाषित स्थितियों पर इनपुट image से crops के साथ एक टेंसर लौटाता है। सभी काटे गए बक्सों का आकार (बिलिनियर या निकटतम पड़ोसी इंटरपोलेशन के साथ) एक निश्चित size = [crop_height, crop_width] में बदल दिया जाता है। परिणाम एक 4-डी टेंसर [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] है। आकार बदलना कोने से संरेखित है। विशेष रूप से, यदि boxes = [[0, 0, 1, 1]] , तो विधि tf.image.resize_bilinear() या tf.image.resize_nearest_neighbor() ( method तर्क पर निर्भर करता है) को align_corners=True के साथ उपयोग करने के समान परिणाम देगी। align_corners=True .
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- छवि: आकार का एक 4-डी टेंसर
[batch, image_height, image_width, depth] । image_height और image_width दोनों को सकारात्मक होना आवश्यक है। - बक्से: आकार का एक 2-डी टेंसर
[num_boxes, 4] । टेंसर की i वीं पंक्ति box_ind[i] छवि में एक बॉक्स के निर्देशांक निर्दिष्ट करती है और सामान्यीकृत निर्देशांक [y1, x1, y2, x2] में निर्दिष्ट होती है। y का एक सामान्यीकृत निर्देशांक मान y * (image_height - 1) पर छवि निर्देशांक में मैप किया जाता है, इसलिए छवि ऊंचाई निर्देशांक में सामान्यीकृत छवि ऊंचाई के [0, 1] अंतराल को [0, image_height - 1] पर मैप किया जाता है। हम y1 > y2 अनुमति देते हैं, ऐसी स्थिति में नमूना की गई फसल मूल छवि का ऊपर-नीचे फ़्लिप किया हुआ संस्करण है। चौड़ाई आयाम को समान रूप से व्यवहार किया जाता है। [0, 1] सीमा के बाहर सामान्यीकृत निर्देशांक की अनुमति है, इस स्थिति में हम इनपुट छवि मानों को एक्सट्रपलेशन करने के लिए extrapolation_value उपयोग करते हैं। - बॉक्स_इंड:
[0, batch) में int32 मानों के साथ आकार का 1-डी टेंसर [num_boxes] । box_ind[i] का मान उस छवि को निर्दिष्ट करता है जिसे i -th बॉक्स संदर्भित करता है। - फसल_आकार: 2 तत्वों का 1-डी टेंसर,
size = [crop_height, crop_width] । सभी क्रॉप किए गए छवि पैच का आकार इस आकार में बदल दिया गया है। छवि सामग्री का पक्षानुपात संरक्षित नहीं है. crop_height और crop_width दोनों सकारात्मक होनी चाहिए।
वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):
- विधि: आकार बदलने के लिए नमूना विधि निर्दिष्ट करने वाली एक स्ट्रिंग। यह या तो
"bilinear" या "nearest" हो सकता है और डिफ़ॉल्ट "bilinear" सकता है। वर्तमान में दो नमूनाकरण विधियाँ समर्थित हैं: बिलिनियर और निकटतम पड़ोसी। - एक्सट्रपलेशन_वैल्यू: लागू होने पर एक्सट्रपलेशन के लिए उपयोग किया जाने वाला मूल्य।
रिटर्न:
-
Output : आकार का एक 4-डी टेंसर [num_boxes, crop_height, crop_width, depth] ।
सार्वजनिक गुण
सार्वजनिक समारोह
नोड
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट
operator::tensorflow::Output() const
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
Attrs ExtrapolationValue(
float x
)
तरीका
Attrs Method(
StringPiece x
)
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],null,["# tensorflow::ops::CropAndResize Class Reference\n\ntensorflow::ops::CropAndResize\n==============================\n\n`#include \u003cimage_ops.h\u003e`\n\nExtracts crops from the input image tensor and resizes them.\n\nSummary\n-------\n\nExtracts crops from the input image tensor and resizes them using bilinear sampling or nearest neighbor sampling (possibly with aspect ratio change) to a common output size specified by `crop_size`. This is more general than the `crop_to_bounding_box` op which extracts a fixed size slice from the input image and does not allow resizing or aspect ratio change.\n\nReturns a tensor with `crops` from the input `image` at positions defined at the bounding box locations in `boxes`. The cropped boxes are all resized (with bilinear or nearest neighbor interpolation) to a fixed `size = [crop_height, crop_width]`. The result is a 4-D tensor `[num_boxes, crop_height, crop_width, depth]`. The resizing is corner aligned. In particular, if `boxes = [[0, 0, 1, 1]]`, the method will give identical results to using `tf.image.resize_bilinear()` or `tf.image.resize_nearest_neighbor()`(depends on the `method` argument) with `align_corners=True`.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- image: A 4-D tensor of shape `[batch, image_height, image_width, depth]`. Both `image_height` and `image_width` need to be positive.\n- boxes: A 2-D tensor of shape `[num_boxes, 4]`. The `i`-th row of the tensor specifies the coordinates of a box in the `box_ind[i]` image and is specified in normalized coordinates `[y1, x1, y2, x2]`. A normalized coordinate value of `y` is mapped to the image coordinate at `y * (image_height - 1)`, so as the `[0, 1]` interval of normalized image height is mapped to `[0, image_height - 1]` in image height coordinates. We do allow `y1` \\\u003e `y2`, in which case the sampled crop is an up-down flipped version of the original image. The width dimension is treated similarly. Normalized coordinates outside the `[0, 1]` range are allowed, in which case we use `extrapolation_value` to extrapolate the input image values.\n- box_ind: A 1-D tensor of shape `[num_boxes]` with int32 values in `[0, batch)`. The value of `box_ind[i]` specifies the image that the `i`-th box refers to.\n- crop_size: A 1-D tensor of 2 elements, `size = [crop_height, crop_width]`. [All](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/all#classtensorflow_1_1ops_1_1_all) cropped image patches are resized to this size. The aspect ratio of the image content is not preserved. Both `crop_height` and `crop_width` need to be positive.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/crop-and-resize/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_1_1_attrs)):\n\n- method: A string specifying the sampling method for resizing. It can be either `\"bilinear\"` or `\"nearest\"` and default to `\"bilinear\"`. Currently two sampling methods are supported: Bilinear and Nearest Neighbor.\n- extrapolation_value: Value used for extrapolation, when applicable.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): A 4-D tensor of shape `[num_boxes, crop_height, crop_width, depth]`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [CropAndResize](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_1ab17f07d2b9db2923f4f16cc6ddd10c9d)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` image, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` boxes, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` box_ind, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` crop_size)` ||\n| [CropAndResize](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_1adb1d93c1c956c1d654b701bc078ab6ae)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` image, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` boxes, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` box_ind, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` crop_size, const `[CropAndResize::Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/crop-and-resize/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [crops](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_1a3d1569c38bfdd7881539d76880193614) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_1ade78876fbd90696b4364af105b775c29) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\n| ### Public functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_1a44e6253b604ef5a11098dd6b01034a73)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_1a009f32b1c13c815bcb4f1e20bbb506d9)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_1a27ee3121d018ca29ecc4d112bfe6dbf7)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [ExtrapolationValue](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_1a24585f2ae8f486ed7cf26b7636398bbb)`(float x)` | [Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/crop-and-resize/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_1_1_attrs) |\n| [Method](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_1a430830e07a336ae16aa3093ed0480d8d)`(StringPiece x)` | [Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/crop-and-resize/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::CropAndResize::Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/crop-and-resize/attrs) | Optional attribute setters for [CropAndResize](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/crop-and-resize#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### crops\n\n```text\n::tensorflow::Output crops\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### CropAndResize\n\n```gdscript\n CropAndResize(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input image,\n ::tensorflow::Input boxes,\n ::tensorflow::Input box_ind,\n ::tensorflow::Input crop_size\n)\n``` \n\n### CropAndResize\n\n```gdscript\n CropAndResize(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input image,\n ::tensorflow::Input boxes,\n ::tensorflow::Input box_ind,\n ::tensorflow::Input crop_size,\n const CropAndResize::Attrs & attrs\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``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### ExtrapolationValue\n\n```text\nAttrs ExtrapolationValue(\n float x\n)\n``` \n\n### Method\n\n```text\nAttrs Method(\n StringPiece x\n)\n```"]]
