Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
тензорный поток:: опс:: Обрезать и изменить размер
#include <image_ops.h>
Извлекает обрезки из тензора входного изображения и изменяет их размер.
Краткое содержание
Извлекает обрезки из тензора входного изображения и изменяет их размеры с использованием билинейной выборки или выборки ближайшего соседа (возможно, с изменением соотношения сторон) до общего выходного размера, заданного crop_size
. Это более общий вариант, чем операция crop_to_bounding_box
, которая извлекает фрагмент фиксированного размера из входного изображения и не позволяет изменять размер или соотношение сторон.
Возвращает тензор с crops
входного image
в позициях, определенных в местах ограничивающего прямоугольника в boxes
. Размер всех обрезанных блоков изменяется (с билинейной интерполяцией или интерполяцией ближайшего соседа) до фиксированного size = [crop_height, crop_width]
. Результатом является 4-D тензор [num_boxes, crop_height, crop_width, depth]
. Изменение размера выравнивается по углам. В частности, если boxes = [[0, 0, 1, 1]]
, метод даст идентичные результаты при использовании tf.image.resize_bilinear()
или tf.image.resize_nearest_neighbor()
(зависит от аргумента method
) с align_corners=True
.
Аргументы:
- область: объект области.
- изображение: 4-D тензор формы
[batch, image_height, image_width, depth]
. И image_height
, и image_width
должны быть положительными. - box: двумерный тензор формы
[num_boxes, 4]
. i
-я строка тензора задает координаты бокса в изображении box_ind[i]
и задается в нормализованных координатах [y1, x1, y2, x2]
. Нормализованное значение координаты y
сопоставляется с координатой изображения в y * (image_height - 1)
, так что интервал [0, 1]
нормализованной высоты изображения сопоставляется с [0, image_height - 1]
в координатах высоты изображения. Мы разрешаем y1
> y2
, и в этом случае выбранная обрезка представляет собой перевернутую вверх-вниз версию исходного изображения. Аналогично обрабатывается размер ширины. Допускаются нормализованные координаты за пределами диапазона [0, 1]
. В этом случае мы используем extrapolation_value
для экстраполяции значений входного изображения. - box_ind: одномерный тензор формы
[num_boxes]
со значениями int32 в [0, batch)
. Значение box_ind[i]
определяет изображение, на которое ссылается i
-й блок. - Crop_size: одномерный тензор из 2 элементов,
size = [crop_height, crop_width]
. Размер всех фрагментов обрезанного изображения изменяется до этого размера. Соотношение сторон содержимого изображения не сохраняется. Оба crop_height
и crop_width
должны быть положительными.
Необязательные атрибуты (см. Attrs
):
- метод: строка, определяющая метод выборки для изменения размера. Он может быть
"bilinear"
или "nearest"
и по умолчанию имеет значение "bilinear"
. В настоящее время поддерживаются два метода выборки: билинейный и метод ближайшего соседа. - extrapolation_value: значение, используемое для экстраполяции, если применимо.
Возврат:
-
Output
: 4-D тензор формы [num_boxes, crop_height, crop_width, depth]
.
Публичные атрибуты
Общественные функции
узел
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
оператор::tensorflow::Выход
operator::tensorflow::Output() const
Публичные статические функции
Attrs ExtrapolationValue(
float x
)
Метод
Attrs Method(
StringPiece x
)
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-26 UTC."],[],[],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/r2.3/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/r2.3/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/r2.3/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/r2.3/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/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` image, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` boxes, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` box_ind, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/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/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` image, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` boxes, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` box_ind, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` crop_size, const `[CropAndResize::Attrs](/versions/r2.3/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/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_crop_and_resize_1ade78876fbd90696b4364af105b775c29) | [Operation](/versions/r2.3/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/r2.3/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/r2.3/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/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/crop-and-resize/attrs) | Optional attribute setters for [CropAndResize](/versions/r2.3/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```"]]