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Python tf.image.pad_to_bounding_box用法及代码示例


用零填充 image 到指定的 height 和 width 。

用法

tf.image.pad_to_bounding_box(
    image, offset_height, offset_width, target_height, target_width
)

参数

  • image 形状为 [batch, height, width, channels] 的 4-D 张量或形状为 [height, width, channels] 的 3-D 张量。
  • offset_height 要在顶部添加的零行数。
  • offset_width 要在左侧添加的零列数。
  • target_height 输出图像的高度。
  • target_width 输出图像的宽度。

返回

  • 如果 image 是 4-D，则形状为 [batch, target_height, target_width, channels] 的 4-D 浮点张量 如果 image 是 3-D，则形状为 [target_height, target_width, channels] 的 3-D 浮点张量

抛出

  • ValueError 如果 image 的形状与 offset_* 或 target_* 参数不兼容，或者 offset_height 或 offset_width 为负数。

在顶部添加 offset_height 行零，在左侧添加 offset_width 零列，然后用零填充底部和右侧的图像，直到它具有尺寸 target_height , target_width 。

如果 offset_* 为零并且图像已经具有 target_height 的大小 target_width ，则此操作不执行任何操作。

使用示例：

x = [[[1., 2., 3.],
      [4., 5., 6.]],
      [[7., 8., 9.],
      [10., 11., 12.]]]
padded_image = tf.image.pad_to_bounding_box(x, 1, 1, 4, 4)
padded_image
<tf.Tensor:shape=(4, 4, 3), dtype=float32, numpy=
array([[[ 0.,  0.,  0.],
[ 0.,  0.,  0.],
[ 0.,  0.,  0.],
[ 0.,  0.,  0.]],
[[ 0.,  0.,  0.],
[ 1.,  2.,  3.],
[ 4.,  5.,  6.],
[ 0.,  0.,  0.]],
[[ 0.,  0.,  0.],
[ 7.,  8.,  9.],
[10., 11., 12.],
[ 0.,  0.,  0.]],
[[ 0.,  0.,  0.],
[ 0.,  0.,  0.],
[ 0.,  0.,  0.],
[ 0.,  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.image.pad_to_bounding_box。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。