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tf.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
)
定義在:tensorflow/python/ops/image_ops_impl.py.
請參閱指南:圖像操作>圖像使用邊框
為圖像生成一個隨機扭曲的邊界框.
在圖像識別或?qū)ο蠖ㄎ蝗蝿?wù)中,除了ground-truth標(biāo)簽外,通常還會提供邊界框注釋.訓(xùn)練這種系統(tǒng)的一種常用技術(shù)是隨機地扭曲圖像,同時保留其內(nèi)容,即數(shù)據(jù)增強.這個運算輸出中的對象的隨機扭曲的定位,即邊界框,給定一個image_size,bounding_boxes和一系列的限制.
該操作的輸出是一個可用于裁剪原始圖像的單個邊界框.輸出返回為3個張量:begin,size和bboxes.前兩個張可直接送入tf.slice以裁剪圖像.可以提供后者tf.image.draw_bounding_boxes以可視化邊界框的外觀.
邊界框被提供并作為[y_min, x_min, y_max, x_max]返回.邊界框坐標(biāo)在[0.0, 1.0]相對于底層圖像的寬度和高度的浮點數(shù).
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.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,如果沒有邊界框信息可用,則設(shè)置use_image_if_no_bounding_boxes=true將假定存在覆蓋整個圖像的單個隱式邊界框.如果use_image_if_no_bounding_boxes為false并且沒有提供邊界框,則會引發(fā)錯誤.
Tensor對象的元型態(tài)組(begin, size, bboxes).
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