Класс CenterCrop

Класс CenterCrop применяется к данным изображения и выполняет центральную обрезку. Первым параметром передаётся высота обрезки, вторым - ширина обрезки. Класс принимает тензоры формы (batch, height, width, channels) или (height, width, channels) и возвращает тензор с обрезанными по центру размерами.

Синтаксис

tf.keras.layers.CenterCrop(height, width, **kwargs)

Пример

Давайте создадим слой CenterCrop и применим его к тензору изображения:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[[[1], [2], [3], [4]],
				  [[5], [6], [7], [8]],
				  [[9], [10], [11], [12]],
				  [[13], [14], [15], [16]]]])
crop = tf.keras.layers.CenterCrop(2, 2)
res = crop(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[[ 6]
   [ 7]]

  [[10]
   [11]]]], shape=(1, 2, 2, 1), dtype=int32)

Пример

Давайте применим слой CenterCrop к тензору с тремя каналами:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]],
				  [[13, 14, 15], [16, 17, 18], [19, 20, 21], [22, 23, 24]],
				  [[25, 26, 27], [28, 29, 30], [31, 32, 33], [34, 35, 36]],
				  [[37, 38, 39], [40, 41, 42], [43, 44, 45], [46, 47, 48]]]])
crop = tf.keras.layers.CenterCrop(2, 2)
res = crop(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[[16 17 18]
   [19 20 21]]

  [[28 29 30]
   [31 32 33]]]], shape=(1, 2, 2, 3), dtype=int32)

Пример

Давайте используем слой CenterCrop внутри модели Keras:

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
	tf.keras.layers.CenterCrop(2, 2)
])
t = tf.constant([[[[1], [2], [3], [4]],
				  [[5], [6], [7], [8]],
				  [[9], [10], [11], [12]],
				  [[13], [14], [15], [16]]]])
res = model(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[[ 6]
   [ 7]]

  [[10]
   [11]]]], shape=(1, 2, 2, 1), dtype=int32)

Смотрите также

функцию central_crop,
которая выполняет центральную обрезку изображения
функцию crop_to_bounding_box,
которая обрезает изображение до заданной рамки
функцию resize_with_crop_or_pad,
которая изменяет размер с обрезкой или дополнением
класс RandomCrop,
который выполняет случайную обрезку изображения