Tensorflow.js tf.image.resizeNearestNeighbor()函数介绍

Tensorflow.js是由Google开发的一个机器学习框架，支持在浏览器和Node.js中进行端到端的ML模型训练和部署。其中，tf.image.resizeNearestNeighbor()函数是在图片上应用最近邻插值算法进行缩放操作的API。

API介绍

tf.image.resizeNearestNeighbor(images, size, alignCorners)

• images: Rank 4 Tensor，形状为[batch, height, width, channels]的图片tensor。
• size: 一维 Tensor 或 整数数组, 指定输出图片的大小。
• alignCorners: bool类型，指定是否将输入图片的左上角对齐到输出图片的左上角。

返回值：输出图片的Tensor, 类型与输入图片相同。

使用示例

1. 缩小图片

// 加载图片
const imgElement = document.getElementById('image');
const img = tf.browser.fromPixels(imgElement);

// 将图片大小调整为(200, 200)
const resizedImg = tf.image.resizeNearestNeighbor(img, [200, 200]);

// 显示调整后的图片
resizedImg.print();

2. 增加批次维度

// 生成一张大小为(480, 640)的黑色图片
const shape = [480, 640, 3];
const image = tf.zeros(shape, 'int32');

// 将图片从Rank 3 Tensor变为Rank 4 Tensor
const batchedImage = image.expandDims(0);

// 将批次大小调整为2
const resizedImgs = tf.image.resizeNearestNeighbor(batchedImage, [2, 300, 300]);

// 显示调整后的tensor形状
resizedImgs.shape // [2, 300, 300, 3]

实用技巧

1. 在进行缩放操作时，选择最近邻插值算法可以显著提高图片的转换速度。
2. tf.image.resizeNearestNeighbor()函数返回的tensor类型与输入的tensor类型一致，可以方便地与模型输出的结果进行配合使用。