Python tf.compat.v1.image.draw_bounding_boxes用法及代码示例

在一批图像上绘制边界框。

用法

tf.compat.v1.image.draw_bounding_boxes(
    images, boxes, name=None, colors=None
)

参数

images 一个Tensor。必须是以下类型之一：float32 , half。 4-D 形状 [batch, height, width, depth] 。一批图像。
boxes Tensor 类型为 float32 。 3-D，形状为[batch, num_bounding_boxes, 4]，包含边界框。
name 操作的名称(可选)。
colors Tensor 类型为 float32 。二维。用于框循环的 RGBA 颜色列表。

一个Tensor。具有与 images 相同的类型。

输出 images 的副本，但在 boxes 中的位置指定的零个或多个边界框的像素顶部绘制。 boxes 中每个边界框的坐标被编码为 [y_min, x_min, y_max, x_max] 。边界框坐标是 [0.0, 1.0] 中相对于底层图像的宽度和高度的浮点数。

例如，如果图像为 100 x 200 像素(高 x 宽)且边界框为 [0.1, 0.2, 0.5, 0.9] ，则边界框的左上角和右下角坐标将为 (40, 10) 到 (180, 50)(在 ( x,y) 坐标)。

部分边界框可能会落在图像之外。

使用示例：

# create an empty image
img = tf.zeros([1, 3, 3, 3])
# draw a box around the image
box = np.array([0, 0, 1, 1])
boxes = box.reshape([1, 1, 4])
# alternate between red and blue
colors = np.array([[1.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 1.0]])
tf.image.draw_bounding_boxes(img, boxes, colors)
<tf.Tensor:shape=(1, 3, 3, 3), dtype=float32, numpy=
array([[[[1., 0., 0.],
        [1., 0., 0.],
        [1., 0., 0.]],
        [[1., 0., 0.],
        [0., 0., 0.],
        [1., 0., 0.]],
        [[1., 0., 0.],
        [1., 0., 0.],
        [1., 0., 0.]]]], dtype=float32)>

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.compat.v1.image.draw_bounding_boxes。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。

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参数

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使用示例：