Python tf.image.central_crop用法及代码示例

裁剪图像的中心区域。

用法

tf.image.central_crop(
    image, central_fraction
)

参数

image 形状为 [高度、宽度、深度] 的 3-D 浮点张量，或形状为 [batch_size、高度、宽度、深度] 的 4-D 张量。
central_fraction float (0, 1], 要裁剪的大小分数

抛出

ValueError 如果 central_crop_fraction 不在 (0, 1] 内。

3-D /4-D 浮点张量，根据输入。

移除图像的外部部分，但沿每个维度保留图像的中心区域。如果我们指定central_fraction = 0.5，则此函数返回下图中标有"X" 的区域。

--------
|        |
|  XXXX  |
|  XXXX  |
|        |   where "X" is the central 50% of the image.
 --------

此函数适用于单个图像(image 是 3-D 张量)或一批图像(image 是 4-D 张量)。

使用示例：

x = [[[1.0, 2.0, 3.0],
      [4.0, 5.0, 6.0],
      [7.0, 8.0, 9.0],
      [10.0, 11.0, 12.0]],
    [[13.0, 14.0, 15.0],
      [16.0, 17.0, 18.0],
      [19.0, 20.0, 21.0],
      [22.0, 23.0, 24.0]],
    [[25.0, 26.0, 27.0],
      [28.0, 29.0, 30.0],
      [31.0, 32.0, 33.0],
      [34.0, 35.0, 36.0]],
    [[37.0, 38.0, 39.0],
      [40.0, 41.0, 42.0],
      [43.0, 44.0, 45.0],
      [46.0, 47.0, 48.0]]]
tf.image.central_crop(x, 0.5)
<tf.Tensor:shape=(2, 2, 3), dtype=float32, numpy=
array([[[16., 17., 18.],
        [19., 20., 21.]],
       [[28., 29., 30.],
        [31., 32., 33.]]], 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.image.central_crop。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。