mindspore.dataset.vision.ResizeWithBBox

class mindspore.dataset.vision.ResizeWithBBox(size, interpolation=Inter.LINEAR)[源代码]

将输入图像调整为给定的尺寸大小并相应地调整边界框的大小。

参数：

  • size (Union[int, Sequence[int]]) - 图像的输出尺寸大小。若输入整型，将调整图像的较短边长度为 size ，且保持图像的宽高比不变；若输入是2元素组成的序列，其输入格式需要是 (高度, 宽度) 。

  • interpolation (Inter, 可选) - 图像插值方法。可选值详见 mindspore.dataset.vision.Inter 。 默认值： Inter.LINEAR。

异常：

  • TypeError - 当 size 的类型不为int或Sequence[int]。

  • TypeError - 当 interpolation 的类型不为 mindspore.dataset.vision.Inter 。

  • ValueError - 当 size 不为正数。

  • RuntimeError - 如果输入的Tensor不是 <H, W> 或 <H, W, C> 格式。

支持平台：

CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> import mindspore.dataset as ds
>>> import mindspore.dataset.vision as vision
>>> from mindspore.dataset.vision import Inter
>>>
>>> # Use the transform in dataset pipeline mode
>>> data = np.random.randint(0, 255, size=(100, 100, 3)).astype(np.float32)
>>> numpy_slices_dataset = ds.NumpySlicesDataset(data, ["image"])
>>> func = lambda img: (data, np.array([[0, 0, data.shape[1], data.shape[0]]]).astype(np.float32))
>>> numpy_slices_dataset = numpy_slices_dataset.map(operations=[func],
...                                                 input_columns=["image"],
...                                                 output_columns=["image", "bbox"])
>>> bbox_op = vision.ResizeWithBBox(50, Inter.NEAREST)
>>> transforms_list = [bbox_op]
>>> numpy_slices_dataset = numpy_slices_dataset.map(operations=transforms_list, input_columns=["image", "bbox"])
>>> for item in numpy_slices_dataset.create_dict_iterator(num_epochs=1, output_numpy=True):
...     print(item["image"].shape, item["image"].dtype)
...     print(item["bbox"].shape, item["bbox"].dtype)
...     break
(50, 50, 3) float32
(1, 4) float32
>>>
>>> # Use the transform in eager mode
>>> data = np.random.randint(0, 255, size=(100, 100, 3)).astype(np.float32)
>>> func = lambda img: (data, np.array([[0, 0, data.shape[1], data.shape[0]]]).astype(data.dtype))
>>> func_data, func_bboxes = func(data)
>>> output = vision.ResizeWithBBox(100)(func_data, func_bboxes)
>>> print(output[0].shape, output[0].dtype)
(100, 100, 3) float32
>>> print(output[1].shape, output[1].dtype)
(1, 4) float32
教程样例：