Python tf.image.central_crop用法及代碼示例

裁剪圖像的中心區域。

用法

tf.image.central_crop(
    image, central_fraction
)

參數

image 形狀為 [高度、寬度、深度] 的 3-D 浮點張量，或形狀為 [batch_size、高度、寬度、深度] 的 4-D 張量。
central_fraction float (0, 1], 要裁剪的大小分數

拋出

ValueError 如果 central_crop_fraction 不在 (0, 1] 內。

3-D /4-D 浮點張量，根據輸入。

移除圖像的外部部分，但沿每個維度保留圖像的中心區域。如果我們指定central_fraction = 0.5，則此函數返回下圖中標有"X" 的區域。

--------
|        |
|  XXXX  |
|  XXXX  |
|        |   where "X" is the central 50% of the image.
 --------

此函數適用於單個圖像(image 是 3-D 張量)或一批圖像(image 是 4-D 張量)。

使用示例：

x = [[[1.0, 2.0, 3.0],
      [4.0, 5.0, 6.0],
      [7.0, 8.0, 9.0],
      [10.0, 11.0, 12.0]],
    [[13.0, 14.0, 15.0],
      [16.0, 17.0, 18.0],
      [19.0, 20.0, 21.0],
      [22.0, 23.0, 24.0]],
    [[25.0, 26.0, 27.0],
      [28.0, 29.0, 30.0],
      [31.0, 32.0, 33.0],
      [34.0, 35.0, 36.0]],
    [[37.0, 38.0, 39.0],
      [40.0, 41.0, 42.0],
      [43.0, 44.0, 45.0],
      [46.0, 47.0, 48.0]]]
tf.image.central_crop(x, 0.5)
<tf.Tensor:shape=(2, 2, 3), dtype=float32, numpy=
array([[[16., 17., 18.],
        [19., 20., 21.]],
       [[28., 29., 30.],
        [31., 32., 33.]]], dtype=float32)>

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.image.central_crop。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。