Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
tensor akışı:: işlem:: Sınırlayıcı Kutuları Çiz
#include <image_ops.h> Bir grup görüntüye sınırlayıcı kutular çizin.
Özet
images bir kopyasını çıkarır ancak piksellerin üzerine, boxes konumlara göre belirtilen sıfır veya daha fazla sınırlayıcı kutu çizer. boxes her sınırlayıcı kutunun koordinatları [y_min, x_min, y_max, x_max] olarak kodlanmıştır. Sınırlayıcı kutu koordinatları, alttaki görüntünün genişliğine ve yüksekliğine göre [0.0, 1.0] oranında kayar.
Örneğin, bir görüntü 100 x 200 piksel (yükseklik x genişlik) ve sınırlayıcı kutu [0.1, 0.2, 0.5, 0.9] ise, sınırlayıcı kutunun sol üst ve sağ alt koordinatları (40, 10) olacaktır. (40, 10) ila (180, 50) ((x,y) koordinatlarında).
Sınırlayıcı kutunun bazı kısımları görüntünün dışına çıkabilir.
Argümanlar:
- kapsam: Bir Kapsam nesnesi
- görüntüler: şekilli 4-D
[batch, height, width, depth] . Bir dizi resim. - kutular: sınırlayıcı kutular içeren
[batch, num_bounding_boxes, 4] şeklindeki 3 boyutlu.
İade:
-
Output : images aynı şekle sahip 4-D. Görüntülerin üzerine çizilen sınırlayıcı kutuların bulunduğu giriş görüntüleri grubu.
Genel özellikler
Kamu işlevleri
düğüm
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operatör::tensorflow::Çıktı
operator::tensorflow::Output() const
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::DrawBoundingBoxes Class Reference\n\ntensorflow::ops::DrawBoundingBoxes\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 `(180, 50)` (in (x,y) coordinates).\n\nParts of the bounding box may fall outside the image.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.2/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\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.2/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| [DrawBoundingBoxes](#classtensorflow_1_1ops_1_1_draw_bounding_boxes_1a36778a64785d4874761fc8cd75c7963d)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` images, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` boxes)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_draw_bounding_boxes_1ade5996b5c08a78404427015175077267) | [Operation](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_draw_bounding_boxes_1aefea4317485f5bf21a230bb2c5f1360a) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/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_1a5e8d732e824b4d741105479608cc4a4b)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_draw_bounding_boxes_1a79b868abb859e248316d87c58807e6f8)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_draw_bounding_boxes_1a9c857ad52358b4df98f879d531c8d33d)`() 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### DrawBoundingBoxes\n\n```gdscript\n DrawBoundingBoxes(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input images,\n ::tensorflow::Input boxes\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```"]]
