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

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

參數：

size：(int or tuple of (W, H)) - 輸出圖像的大小。
keep_ratio：(bool) - 是否調整短邊或兩邊的大小size, 如果 size 作為整數給出。
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。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

將圖像或一批圖像 NDArray 調整為給定大小。應該在 mxnet.gluon.data.vision.transforms.ToTensor 之前應用。

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：：輸出具有 (H x W x C) 或 (N x H x W x C) 形狀的張量。

例子：

>>> transformer = vision.transforms.Resize(size=(1000, 500))
>>> image = mx.nd.random.uniform(0, 255, (224, 224, 3)).astype(dtype=np.uint8)
>>> transformer(image)
<NDArray 500x1000x3 @cpu(0)>
>>> image = mx.nd.random.uniform(0, 255, (3, 224, 224, 3)).astype(dtype=np.uint8)
>>> transformer(image)
<NDArray 3x500x1000x3 @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.Resize。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。