用法:
class mxnet.gluon.data.vision.transforms.CenterCrop(size, interpolation=1)
- size:(
int
or
tuple of
(
W
,
H
)
) - 輸出圖像的大小。 - interpolation:(
int
) - 調整大小的插值方法。默認情況下使用雙線性插值。有關可用選項,請參閱 OpenCV 的調整大小函數。
- size:(
參數:
基礎:
mxnet.gluon.block.Block
通過修剪所有四個邊並保留圖像的中心,將圖像
src
裁剪為給定的size
。如果src
小於size
則上采樣。- 輸入:
- data:: 形狀為 (Hi x Wi x C) 的輸入張量。
- 輸出:
- out::輸出具有 (H x W x C) 形狀的張量。
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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- Python mxnet.gluon.nn.HybridSequential用法及代碼示例
- Python mxnet.gluon.nn.Block用法及代碼示例
注:本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.gluon.data.vision.transforms.CenterCrop。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。