Tensorflow.js tf.image.rotateWithOffset()函数

Tensorflow.js 是谷歌开发的一个开源库，用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型以及深度学习神经网络。

.image.rotateWithOffset()函数用于逆时针旋转输入图像张量以及旋转的替代偏移中心。目前，它可以在CPU 、 WebGL以及WASM后端访问。

句法：

tf.image.rotateWithOffset(image, radians, fillValue?, center?)

参数：

• images：指定的 4d 张量，其配置为 [batch, imageHeight, imageWidth, depth]。它可以是 tf.Tensor4D、TypedArray 或 Array 类型。
• 弧度：规定的旋转次数。它是数字类型。
• fillValue：可选值，用于填充旋转后未使用的空白空间。它可以是一个单独的灰度值，即从 0 到 255，也可以是一个由三个数字组成的数组，即表示红色、绿色和蓝色通道的 [red、green、blue]。默认值为零，即黑色通道。它可以是 number 类型或 [number, number, number] 类型。
• 中心：它是规定的自旋中心。它可以是一个单独的值，即从 0 到 1，也可以是两个数字的数组，即 [centerX, centerY]。默认值为 0.5。它可以是 number 或 [number, number] 类型。

返回值：它返回 tf.Tensor4D。

示例 1：在此示例中，我们将在 tf.image.rotateWithOffset()函数中使用 4d 张量和弧度参数。

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
// Calling image.rotateWithOffset() method and
// Printing output
tf.image.rotateWithOffset(tf.tensor4d([[
 
  [[4, 7], [21, 9]],
 
  [[8, 9], [1, 33]]
 
]]), 3).print();

输出：

Tensor
    [[[[0, 0 ],
       [0, 0 ]],

      [[0, 0 ],
       [1, 33]]]]

示例 2：在此示例中，我们将使用浮点数、fillValue 和中心数组。

Javascript

// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
 
// Defining an array of floats
const arr = [[
 
  [[1.1, 1.7, 1.5, 1.1],
  [1.7, 1.9, 8.1, 6.3]],
  [[3.3, 3.4, 3.7, 4.0],
  [5.1, 5.2, 5.3, 5.9]]
 
]];
 
// Calling image.rotateWithOffset() method and
// Printing output
tf.image.rotateWithOffset(arr, 5, [1, 2, 3], [1, 1]).print();

输出：

Tensor
    [[[[1, 2, 3, 3],
       [1, 2, 3, 3]],

      [[1, 2, 3, 3],
       [1, 2, 3, 3]]]]

参考： https://js.tensorflow.org/api/latest/#image.rotateWithOffset