সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: রিসাইজ এরিয়া
#include <image_ops.h> এলাকা ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে images size পরিবর্তন করুন।
সারাংশ
ইনপুট ইমেজ বিভিন্ন ধরনের হতে পারে কিন্তু আউটপুট ইমেজ সবসময় ফ্লোট হয়।
আউটপুট চিত্রের জন্য পিক্সেল মানগুলির পরিসর সীমিত সংখ্যাগত নির্ভুলতার কারণে ইনপুট চিত্রের পরিসর থেকে কিছুটা আলাদা হতে পারে। একটি আউটপুট পরিসরের গ্যারান্টি দিতে, উদাহরণস্বরূপ [0.0, 1.0] , আউটপুটে tf.clip_by_value প্রয়োগ করুন।
প্রতিটি আউটপুট পিক্সেল প্রথমে পিক্সেলের পদচিহ্নকে ইনপুট টেনসরে রূপান্তরিত করে এবং তারপরে পদচিহ্নকে ছেদকারী পিক্সেলগুলির গড় করে গণনা করা হয়। গড়তে একটি ইনপুট পিক্সেলের অবদান তার ক্ষেত্রফলের ভগ্নাংশ দ্বারা ওজন করা হয় যা পদচিহ্নকে ছেদ করে। এটি OpenCV এর INTER_AREA এর মতই।
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- ছবি: আকৃতি সহ 4-ডি
[batch, height, width, channels] । - আকার: = A 1-D int32 2 উপাদানের টেনসর :
new_height, new_width . ছবির জন্য নতুন আকার.
ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):
- align_corners: সত্য হলে, ইনপুট এবং আউটপুট টেনসরের 4 কোণার পিক্সেলের কেন্দ্রগুলি সারিবদ্ধ করা হয়, কোণার পিক্সেলের মানগুলি সংরক্ষণ করে। ডিফল্ট থেকে মিথ্যা.
রিটার্ন:
-
Output : 4-D আকৃতি সহ [batch, new_height, new_width, channels] ।
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
নোড
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট
operator::tensorflow::Output() const
পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন
সারিবদ্ধ কর্নার
Attrs AlignCorners(
bool x
)
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-27 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-27 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::ResizeArea Class Reference\n\ntensorflow::ops::ResizeArea\n===========================\n\n`#include \u003cimage_ops.h\u003e`\n\nResize `images` to `size` using area interpolation.\n\nSummary\n-------\n\n[Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input) images can be of different types but output images are always float.\n\nThe range of pixel values for the output image might be slightly different from the range for the input image because of limited numerical precision. To guarantee an output range, for example `[0.0, 1.0]`, apply `tf.clip_by_value` to the output.\n\nEach output pixel is computed by first transforming the pixel's footprint into the input tensor and then averaging the pixels that intersect the footprint. An input pixel's contribution to the average is weighted by the fraction of its area that intersects the footprint. This is the same as OpenCV's INTER_AREA.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- images: 4-D with shape `[batch, height, width, channels]`.\n- size: = A 1-D int32 [Tensor](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) of 2 elements: `new_height, new_width`. The new size for the images.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resize-area/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resize_area_1_1_attrs)):\n\n- align_corners: If true, the centers of the 4 corner pixels of the input and output tensors are aligned, preserving the values at the corner pixels. Defaults to false.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): 4-D with shape `[batch, new_height, new_width, channels]`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [ResizeArea](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resize_area_1a48c3b130fbd05acaed9512549485f012)`(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)` images, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` size)` ||\n| [ResizeArea](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resize_area_1ac1b5d48c5c77399d5198780d905281d7)`(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)` images, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` size, const `[ResizeArea::Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resize-area/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resize_area_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resize_area_1a5cb2a40837fb9d975e2ca454469e5cac) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [resized_images](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resize_area_1a64b25c97b7028b2b4c93978f2e957ad4) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resize_area_1abdc62a6906daefaa326cda016f8fbb0c)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resize_area_1a6e7fba9df05a54b4e0de2d079fa03403)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resize_area_1a15a700424a492dfe07a1777ddc6146bd)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [AlignCorners](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resize_area_1ae8ffc21c407e98bddb149275984ed3cf)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resize-area/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resize_area_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::ResizeArea::Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resize-area/attrs) | Optional attribute setters for [ResizeArea](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/resize-area#classtensorflow_1_1ops_1_1_resize_area). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### resized_images\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output resized_images\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### ResizeArea\n\n```gdscript\n ResizeArea(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input images,\n ::tensorflow::Input size\n)\n``` \n\n### ResizeArea\n\n```gdscript\n ResizeArea(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input images,\n ::tensorflow::Input size,\n const ResizeArea::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### AlignCorners\n\n```text\nAttrs AlignCorners(\n bool x\n)\n```"]]
