Python mxnet.gluon.data.vision.transforms.CenterCrop用法及代码示例

用法: class mxnet.gluon.data.vision.transforms.CenterCrop(size, interpolation=1)

参数：

size：(int or tuple of (W, H)) - 输出图像的大小。
interpolation：(int) - 调整大小的插值方法。默认情况下使用双线性插值。有关可用选项，请参阅 OpenCV 的调整大小函数。

基础：mxnet.gluon.block.Block

通过修剪所有四个边并保留图像的中心，将图像 src 裁剪为给定的 size。如果 src 小于 size 则上采样。

输入：

data：: 形状为 (Hi x Wi x C) 的输入张量。

输出：

out：：输出具有 (H x W x C) 形状的张量。

例子：

>>> transformer = vision.transforms.CenterCrop(size=(1000, 500))
>>> image = mx.nd.random.uniform(0, 255, (2321, 3482, 3)).astype(dtype=np.uint8)
>>> transformer(image)
<NDArray 500x1000x3 @cpu(0)>

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注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.gluon.data.vision.transforms.CenterCrop。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。