Функция draw_bounding_boxes

Функция draw_bounding_boxes применяется к изображениям для визуализации ограничивающих рамок. Первым параметром передается тензор изображения, вторым - тензор с координатами рамок. Дополнительно можно передать цвета рамок, текстовые метки и толщину линий.

Изображение должно иметь тип uint8 или float32 и форму [height, width, channels] для одного изображения или [batch, height, width, channels] для пакета. Координаты рамок задаются в формате [y_min, x_min, y_max, x_max] и могут быть нормализованы в диапазоне от 0 до 1.

Синтаксис

tf.image.draw_bounding_boxes(
	images,
	boxes,
	colors=None,
	texts=None,
	font_size=10,
	line_thickness=1,
	rectangle_position='',
	name=None
)

Пример

Давайте создадим изображение и нарисуем на нем одну рамку с координатами от 10 до 50 по обоим осям:

import tensorflow as tf

image = tf.zeros([100, 100, 3], dtype=tf.uint8)
boxes = tf.constant([[0.1, 0.1, 0.5, 0.5]])

res = tf.image.draw_bounding_boxes(
	tf.expand_dims(image, 0),
	tf.expand_dims(boxes, 0)
)
print(res.shape)

Результат выполнения кода:

(1, 100, 100, 3)

Пример

Давайте нарисуем две рамки с разными цветами и текстовыми метками:

import tensorflow as tf

image = tf.zeros([100, 100, 3], dtype=tf.uint8)
boxes = tf.constant([[
	[0.1, 0.1, 0.4, 0.4],
	[0.5, 0.5, 0.9, 0.9]
]])
colors = tf.constant([[1.0, 0.0, 0.0], [0.0, 1.0, 0.0]])
texts = tf.constant([['abcde', 'model.keras']])

res = tf.image.draw_bounding_boxes(
	tf.expand_dims(image, 0),
	boxes,
	colors=colors,
	texts=texts
)
print(res.shape)

Результат выполнения кода:

(1, 100, 100, 3)

Смотрите также

функцию crop_to_bounding_box,
которая обрезает изображение по рамке
функцию pad_to_bounding_box,
которая дополняет изображение до рамки
функцию non_max_suppression,
которая фильтрует пересекающиеся рамки
функцию combined_non_max_suppression,
которая выполняет пакетную фильтрацию рамок