Python tf.compat.v1.image.sample_distorted_bounding_box用法及代碼示例

為圖像生成單個隨機扭曲的邊界框。 (已棄用)

用法

tf.compat.v1.image.sample_distorted_bounding_box(
    image_size, bounding_boxes, seed=None, seed2=None, min_object_covered=0.1,
    aspect_ratio_range=None, area_range=None, max_attempts=None,
    use_image_if_no_bounding_boxes=None, name=None
)

參數

image_size 一個Tensor。必須是以下類型之一：uint8 , int8 , int16 , int32 , int64。一維，包含 [height, width, channels] 。
bounding_boxes Tensor 類型為 float32 。 3-D，形狀為[batch, N, 4]，說明了與圖像相關的 N 個邊界框。
seed 可選的 int 。默認為 0 。如果 seed 或 seed2 設置為非零，則隨機數生成器由給定的 seed 播種。否則，它由隨機種子播種。
seed2 可選的 int 。默認為 0 。避免種子碰撞的第二個種子。
min_object_covered float32 類型的張量。默認為 0.1 。圖像的裁剪區域必須至少包含所提供的任何邊界框的這一部分。此參數的值應為非負數。在 0 的情況下，裁剪區域不需要與提供的任何邊界框重疊。
aspect_ratio_range floats 的可選列表。默認為 [0.75, 1.33] 。圖像的裁剪區域必須在此範圍內具有縱橫比 = 寬度 /高度。
area_range floats 的可選列表。默認為 [0.05, 1] 。圖像的裁剪區域必須包含此範圍內提供的圖像的一小部分。
max_attempts 可選的 int 。默認為 100 。嘗試生成具有指定約束的圖像的裁剪區域的次數。 max_attempts 失敗後，返回整個圖像。
use_image_if_no_bounding_boxes 可選的 bool 。默認為 False 。如果未提供邊界框，則控製行為。如果為真，則假設一個隱式邊界框覆蓋整個輸入。如果為 false，則引發錯誤。
name 操作的名稱(可選)。

Tensor 對象的元組(開始、大小、bbox)。
begin 一個Tensor。具有與 image_size 相同的類型。一維，包含 [offset_height, offset_width, 0] 。作為輸入提供給 tf.slice 。
size 一個Tensor。具有與 image_size 相同的類型。一維，包含 [target_height, target_width, -1] 。作為輸入提供給 tf.slice 。
bboxes Tensor 類型為 float32 。 3-D，形狀為[1, 1, 4]，包含扭曲的邊界框。作為輸入提供給 tf.image.draw_bounding_boxes 。

拋出

ValueError 如果未指定種子並啟用操作確定性。

警告：此函數已棄用。它將在未來的版本中刪除。更新說明：seed2 arg 已棄用。請改用 sample_distorted_bounding_box_v2。

在圖像識別或對象定位任務中，除了 ground-truth 標簽之外，通常還提供邊界框注釋。訓練這種係統的常用技術是在保留其內容的同時隨機扭曲圖像，即數據增強。在給定 image_size , bounding_boxes 和一係列約束的情況下，此 Op 輸出對象的隨機失真定位，即邊界框。

這個 Op 的輸出是一個單一的邊界框，可以用來裁剪原始圖像。輸出作為 3 個張量返回：begin , size 和 bboxes。前 2 個張量可以直接輸入 tf.slice 以裁剪圖像。後者可以提供給tf.image.draw_bounding_boxes 以可視化邊界框的外觀。

邊界框以 [y_min, x_min, y_max, x_max] 的形式提供和返回。邊界框坐標是 [0.0, 1.0] 中相對於底層圖像的寬度和高度的浮點數。

例如，

# Generate a single distorted bounding box.
    begin, size, bbox_for_draw = tf.image.sample_distorted_bounding_box(
        tf.shape(image),
        bounding_boxes=bounding_boxes,
        min_object_covered=0.1)

    # Draw the bounding box in an image summary.
    image_with_box = tf.image.draw_bounding_boxes(tf.expand_dims(image, 0),
                                                  bbox_for_draw)
    tf.compat.v1.summary.image('images_with_box', image_with_box)

    # Employ the bounding box to distort the image.
    distorted_image = tf.slice(image, begin, size)

請注意，如果沒有可用的邊界框信息，設置 use_image_if_no_bounding_boxes = True 將假定有一個隱式邊界框覆蓋整個圖像。如果use_image_if_no_bounding_boxes 為假且未提供邊界框，則會引發錯誤。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.compat.v1.image.sample_distorted_bounding_box。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。