當前位置: 首頁>>代碼示例 >>用法及示例精選 >>正文

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


用法:

class mxnet.gluon.data.vision.transforms.CropResize(x, y, width, height, size=None, interpolation=None)

參數：

  • x：(int) - 裁剪區域的左邊界
  • y：(int) - 裁剪區域的頂部邊界
  • w：(int) - 裁剪區域的寬度
  • h：(int) - 裁剪區域的高度
  • size：(int or tuple of (w, h)) - 可選，裁剪後調整為新大小
  • interpolation：(int, optional) - 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。https://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/geometric_transformations.html?highlight=resize#resize請注意，GPU 上的 Resize 使用 contrib.bilinearResize2D 運算符，它僅支持雙線性插值(1)。

基礎：mxnet.gluon.block.HybridBlock

裁剪輸入圖像並可選擇調整其大小。

裁剪原始圖像，然後可以選擇將其調整為指定大小。

輸入：
  • data：：輸入具有 (H x W x C) 或 (N x H x W x C) 形狀的張量。
輸出：
  • out：：輸入具有 (H x W x C) 或 (N x H x W x C) 形狀的張量。

例子：

>>> transformer = vision.transforms.CropResize(x=0, y=0, width=100, height=100)
>>> image = mx.nd.random.uniform(0, 255, (224, 224, 3)).astype(dtype=np.uint8)
>>> transformer(image)
<NDArray 100x100x3 @cpu(0)>
>>> image = mx.nd.random.uniform(0, 255, (3, 224, 224, 3)).astype(dtype=np.uint8)
>>> transformer(image)
<NDArray 3x100x100x3 @cpu(0)>
>>> transformer = vision.transforms.CropResize(x=0, y=0, width=100, height=100, size=(50, 50), interpolation=1)
>>> transformer(image)
<NDArray 3x50x50 @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.CropResize。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。