Функция image.central_crop

Функция central_crop выполняет центральную обрезку изображения или батча изображений. Первым параметром функция принимает тензор изображения, вторым - долю центральной части, которую нужно оставить. Обрезка происходит симметрично относительно центра изображения по высоте и ширине.

Синтаксис

tf.image.central_crop(image, central_fraction)

Пример

Давайте создадим двумерный тензор и обрежем его центральную часть размером 0.5 от исходного размера:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]])
res = tf.image.central_crop(t, 0.5)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[ 6  7]
 [10 11]], shape=(2, 2), dtype=int32)

Пример

Давайте создадим трехмерный тензор, имитирующий изображение с тремя каналами, и обрежем его центральную часть:

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]]
])
res = tf.image.central_crop(t, 0.5)
print(res)

Результат выполнения кода:

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

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

Пример

Давайте создадим батч из двух изображений и обрежем центральную часть каждого из них:

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]]
])
res = tf.image.central_crop(t, 0.5)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[ 6  7]
  [10 11]]

 [[22 23]
  [26 27]]], shape=(2, 2, 2), dtype=int32)

Смотрите также

функцию crop_to_bounding_box,
которая обрезает изображение по заданным границам
функцию resize_with_crop_or_pad,
которая изменяет размер изображения с обрезкой или дополнением
функцию pad_to_bounding_box,
которая дополняет изображение до заданных границ
слой CenterCrop,
который выполняет центральную обрезку на уровне слоя