Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
#include <image_ops.h> Wyodrębnia rzut oka z tensora wejściowego.
Streszczenie
Zwraca zestaw okien zwanych przebłyskami wyodrębnionymi w offsets lokalizacji od tensora wejściowego. Jeżeli okna tylko częściowo nachodzą na wejścia, obszary nienakładające się na siebie zostaną wypełnione losowym szumem.
Rezultatem jest 4-D tensor kształtu [batch_size, glimpse_height, glimpse_width, channels] . Kanały i wymiary wsadu są takie same jak w przypadku tensora wejściowego. Wysokość i szerokość okien wyjściowych określana jest w parametrze size .
Argument normalized i centered kontroluje sposób budowy okien:
- Jeśli współrzędne są znormalizowane, ale nie wyśrodkowane, 0,0 i 1,0 odpowiadają minimum i maksimum każdego wymiaru wysokości i szerokości.
- Jeśli współrzędne są zarówno znormalizowane, jak i wyśrodkowane, wahają się od -1,0 do 1,0. Współrzędne (-1,0, -1,0) odpowiadają lewemu górnemu rogowi, prawy dolny róg znajduje się w (1,0, 1,0), a środek w (0, 0).
- Jeżeli współrzędne nie są znormalizowane, są one interpretowane jako liczba pikseli.
Argumenty:
- zakres: Obiekt Scope
- dane wejściowe: 4-D tensor zmiennoprzecinkowy kształtu
[batch_size, height, width, channels] . - size: Tensor 1-D składający się z 2 elementów zawierający rozmiar przebłysków do wyodrębnienia. Najpierw należy określić wysokość prześwitu, a następnie szerokość prześwitu.
- offsets: Dwuwymiarowy tensor całkowity o kształcie
[batch_size, 2] zawierający lokalizacje y, x środka każdego okna.
Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs ):
- wyśrodkowany: wskazuje, czy współrzędne przesunięcia są wyśrodkowane względem obrazu, w którym to przypadku przesunięcie (0, 0) jest względem środka obrazów wejściowych. Jeśli fałsz, przesunięcie (0,0) odpowiada lewemu górnemu rogowi obrazów wejściowych.
- znormalizowany: wskazuje, czy współrzędne przesunięcia są znormalizowane.
- uniform_noise: wskazuje, czy szum powinien być generowany przy użyciu rozkładu równomiernego czy rozkładu Gaussa.
- szum: wskazuje, czy szum powinien być
uniform , gaussian czy zero . Wartość domyślna to uniform , co oznacza, że o typie szumu zdecyduje uniform_noise .
Zwroty:
-
Output : tensor reprezentujący przebłyski [batch_size, glimpse_height, glimpse_width, channels] .
Atrybuty publiczne
Funkcje publiczne
Publiczne funkcje statyczne
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::ExtractGlimpse Class Reference\n\ntensorflow::ops::ExtractGlimpse\n===============================\n\n`#include \u003cimage_ops.h\u003e`\n\nExtracts a glimpse from the input tensor.\n\nSummary\n-------\n\nReturns a set of windows called glimpses extracted at location `offsets` from the input tensor. If the windows only partially overlaps the inputs, the non overlapping areas will be filled with random noise.\n\nThe result is a 4-D tensor of shape `[batch_size, glimpse_height, glimpse_width, channels]`. The channels and batch dimensions are the same as that of the input tensor. The height and width of the output windows are specified in the `size` parameter.\n\nThe argument `normalized` and `centered` controls how the windows are built:\n\n\n- If the coordinates are normalized but not centered, 0.0 and 1.0 correspond to the minimum and maximum of each height and width dimension.\n- If the coordinates are both normalized and centered, they range from -1.0 to 1.0. The coordinates (-1.0, -1.0) correspond to the upper left corner, the lower right corner is located at (1.0, 1.0) and the center is at (0, 0).\n- If the coordinates are not normalized they are interpreted as numbers of pixels.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input: A 4-D float tensor of shape `[batch_size, height, width, channels]`.\n- size: A 1-D tensor of 2 elements containing the size of the glimpses to extract. The glimpse height must be specified first, following by the glimpse width.\n- offsets: A 2-D integer tensor of shape `[batch_size, 2]` containing the y, x locations of the center of each window.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/extract-glimpse/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_extract_glimpse_1_1_attrs)):\n\n- centered: indicates if the offset coordinates are centered relative to the image, in which case the (0, 0) offset is relative to the center of the input images. If false, the (0,0) offset corresponds to the upper left corner of the input images.\n- normalized: indicates if the offset coordinates are normalized.\n- uniform_noise: indicates if the noise should be generated using a uniform distribution or a Gaussian distribution.\n- noise: indicates if the noise should `uniform`, `gaussian`, or `zero`. The default is `uniform` which means the the noise type will be decided by `uniform_noise`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): A tensor representing the glimpses `[batch_size, glimpse_height, glimpse_width, channels]`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [ExtractGlimpse](#classtensorflow_1_1ops_1_1_extract_glimpse_1ac8a9c699708b7ed7837cd2f6d9c5c960)`(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)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` size, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` offsets)` ||\n| [ExtractGlimpse](#classtensorflow_1_1ops_1_1_extract_glimpse_1a9e09f2f0c3cdc346a18adf000df718e9)`(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)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` size, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` offsets, const `[ExtractGlimpse::Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/extract-glimpse/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_extract_glimpse_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [glimpse](#classtensorflow_1_1ops_1_1_extract_glimpse_1a07929fd965047271b887835daf6a62f0) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_extract_glimpse_1ad83cc8bc3adacbbfa83216270c26afdf) | [Operation](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\n| ### Public functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_extract_glimpse_1a2c22fcc3334291ced5542888967da833)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_extract_glimpse_1aa8739e3ce187260c8592ff8ee5365479)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_extract_glimpse_1a7e4ec40626bb935caf4f267647539c1e)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Centered](#classtensorflow_1_1ops_1_1_extract_glimpse_1a1ae1ee7d233a8bb66ad6355cf707efb6)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/extract-glimpse/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_extract_glimpse_1_1_attrs) |\n| [Noise](#classtensorflow_1_1ops_1_1_extract_glimpse_1a9398870f40e6fb56cd7eabadb1be1320)`(StringPiece x)` | [Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/extract-glimpse/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_extract_glimpse_1_1_attrs) |\n| [Normalized](#classtensorflow_1_1ops_1_1_extract_glimpse_1a96c9927ae4bfed46c286e1d1675ed973)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/extract-glimpse/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_extract_glimpse_1_1_attrs) |\n| [UniformNoise](#classtensorflow_1_1ops_1_1_extract_glimpse_1a9d8371a16ba771a5c114029dd2f5ee00)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/extract-glimpse/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_extract_glimpse_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::ExtractGlimpse::Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/extract-glimpse/attrs) | Optional attribute setters for [ExtractGlimpse](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/extract-glimpse#classtensorflow_1_1ops_1_1_extract_glimpse). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### glimpse\n\n```text\n::tensorflow::Output glimpse\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### ExtractGlimpse\n\n```gdscript\n ExtractGlimpse(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input size,\n ::tensorflow::Input offsets\n)\n``` \n\n### ExtractGlimpse\n\n```gdscript\n ExtractGlimpse(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input size,\n ::tensorflow::Input offsets,\n const ExtractGlimpse::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### Centered\n\n```text\nAttrs Centered(\n bool x\n)\n``` \n\n### Noise\n\n```text\nAttrs Noise(\n StringPiece x\n)\n``` \n\n### Normalized\n\n```text\nAttrs Normalized(\n bool x\n)\n``` \n\n### UniformNoise\n\n```text\nAttrs UniformNoise(\n bool x\n)\n```"]]
