TensorFlowでトリミングせずに画像を縮小する方法はありますか？

Question

tf.imageには多くの方法がありましたが、画像のサイズを変更するには多くの方法がありましたが、ほとんどすべてがクロップまたはパッドまたは内挿です。補間法で画像を縮小できますか？私は作物なしで自分のイメージを縮小したいだけです。 ありがとう！

Answer 1

日の終わりには、画像は行列/テンソルです。画像を直接縮小するには、損失のある圧縮を行う必要があります。つまり、個々のピクセルグループ（またはマトリクス値）の平均値または最大値をプールすることにより、それらの値がモデルの前処理されたイメージとして保存されます。 Tensorflow max-poolとaverage-pool機能に探してみてください。

tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, data_format='NHWC', name=None)

tf.nn.avg_pool(value, ksize, strides, padding, data_format='NHWC', name=None)

は、アプリケーションに応じて、あなただけの、このような畳み込みとして「機能を作成する」モデルを使用して画像を「縮小」することもできますニューラルネットワーク（CNN）を使用してモデルに使用できます。ただし、実行するたびに元のサイズの画像を処理する必要があります。

もう1つの先進的なアプローチは、画像のより低い次元表現を得るために、SVDのような何らかの分解を行うことです。しかし、ほとんどの方法は線形技法であり、正確にすべてを保存するわけではありません。もう1つの方法は、オートエンコーダーをトレーニングして、低次元の結果を事前処理されたデータとして保存することです。

希望すると便利です。

Answer 2

まあ、あなたはtf.image.resize_imagesが必要なようですか？

res = tf.image.resize_images(images, size, method=ResizeMethod.BILINEAR, align_corners=False) 

デフォルトのサイズ変更方法は、私はそれだけで画像を拡大することができますので、画像を縮小補間できると思った、BILINEAR

val = np.random.rand(100, 70, 3) 
x = tf.constant(val) 
y = tf.image.resize_images(x, (30,30)) 

with tf.Session() as sess: 
    a = sess.run(y) # size (30, 30, 3)