Python mxnet.gluon.data.vision.transforms.CenterCrop用法及代碼示例

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

參數：

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。

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)>

相關用法

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。