Tensorflow.js tf.image.resizeBilinear()用法及代碼示例

Tensorflow.js是Google開發的開放源代碼庫，用於在瀏覽器或節點環境中運行機器學習模型以及深度學習神經網絡。

.image.resizeBilinear() 函數用於將單個 3D 圖像或一堆 3D 圖像雙線性重新縮放為不同的配置。

用法:

tf.image.resizeBilinear(images, size, alignCorners?, halfPixelCenters?)

Parameters: 

• images:排名 4 或排名 3 的所述圖像，其配置為 [batch, height, width, inChannels]。此外，如果它的等級為 3，則假定批次為 3。它可以是 tf.Tensor3D、tf.Tensor4D、TypedArray 或 Array 類型。
• size:不同的聲明配置 [newHeight, newWidth] 以重新縮放圖像。每個通道都被一一重新縮放。它的類型為 [number, number]。
• alignCorners:它是可選參數，默認值為 false。如果它是真的，輸入的大小調整為(new_height - 1)/(高度 - 1)，這絕對將所述圖像的四個角以及重新縮放的圖像排入隊列。但是，如果它是假的，那麽它會按 new_height /高度重新縮放。它以相同的方式處理寬度尺寸。它是布爾類型的。
• halfPixelCenters:它是可選參數，默認值為 false。它是布爾類型的。

返回值：它返回 tf.Tensor3D 或 tf.Tensor4D。

範例1：在這個例子中，我們將在 tf.image.resizeBilinear() 函數中使用一個 4d 張量和一個大小參數。

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Calling image.resizeBilinear() method and
// Printing output
tf.image.resizeBilinear(tf.tensor4d([[
  
  [[4, 7], [21, 9]],
  
  [[8, 9], [1, 33]]
  
]]), [3, 4]).print();

輸出：

Tensor
    [[[[4        , 7        ],
       [12.5     , 8        ],
       [21       , 9        ],
       [21       , 9        ]],

      [[6.666667 , 8.333333 ],
       [7.1666665, 16.666666],
       [7.666666 , 25       ],
       [7.666666 , 25       ]],

      [[8        , 9        ],
       [4.5      , 21       ],
       [1        , 33       ],
       [1        , 33       ]]]]

範例2：在這個例子中，我們將使用浮點數、alignCorners 和 halfPixelCenters 的數組。

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining an array of floats
const arr = [[
  
  [[1.1, 1.7, 1.5, 1.1], 
  [1.7, 1.9, 8.1, 6.3]],
  [[3.3, 3.4, 3.7, 4.0], 
  [5.1, 5.2, 5.3, 5.9]]
  
]];
  
// Calling image.resizeBilinear() method and
// Printing output
tf.image.resizeBilinear(arr, [1, 2], true, false).print();

輸出：

Tensor
    [[[[1.1, 1.7, 1.5      , 1.1      ],
       [1.7, 1.9, 8.1000004, 6.3000002]]]]

參考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#image.resizeBilinear