mindspore.ops.ExtractGlimpse ============================= .. py:class:: mindspore.ops.ExtractGlimpse(centered=True, normalized=True, uniform_noise=True, noise="uniform") 从输入图像Tensor中提取glimpse,并返回一个窗口。 .. note:: 如果窗口和输入图像Tensor没有重叠,用随机噪声进行填充。 参数: - **centered** (bool,可选) - 可选的bool,指示偏移坐标是否相对于图像居中,如果为True,表示 (0,0)偏移是相对于输入图像的中心的;如果为False,则(0,0)偏移量对应于输入图像的左上角。默认为True。 - **normalized** (bool,可选) - 可选的bool,指示偏移坐标是否归一化。默认为True。 - **uniform_noise** (bool,可选) - 可选的bool,指示是否应该使用均匀分布或高斯分布生成噪声。默认为True。 - **noise** (str,可选) - 可选string,其值可以为: `uniform` 、 `gaussian` 和 `zero` 。 窗口由输入大小和偏移决定,如果窗口与输入部分没有重叠,则填充随机噪声。当 `noise` 为 `uniform` 或者 `gaussian` , 其填充结果是变量。当 `noise` 为 `zero` ,则 `uniform_noise` 必须为False,这样填充的噪声才是0,保证了结果的正确。 当 `uniform_noise` 为True, `noise` 仅可以为 `uniform` 。当 `uniform_noise` 为False, `noise` 可以为 `uniform` 、 `gaussian` 和 `zero` 。 默认为 `uniform` 。 输入: - **x** (Tensor) - 一个 `4-D` 的Tensor,shape为 `[batch_size, height, width, channels]` ,dtype为float32。 - **size** (Tensor) - 一个包含2个元素的 `1-D` Tensor,包含了提取glimpses的大小。 `glimpse` 的高度必须首先指定,然后是其宽度,数据类型为int32,其大小必须大于0。 - **offsets** (Tensor) - 一个 `2-D` 的Tensor,shape为[batch_size, 2],包含了每个窗口中心点的y、x位置,数据类型为float32。 输出: 一个 `4-D` 的Tensor,shape为 `[batch_size, glimpse_height, glimpse_width, channels]` ,数据类型为float32。 异常: - **TypeError** - 如果 `centered` 不是一个bool。 - **TypeError** - 如果 `normalize` 不是一个bool。 - **TypeError** - 如果 `uniform_noise` 不是一个bool。 - **ValueError** - 如果 `noise` 不是 `uniform` 、 `gaussian` 或者 `zero`。 - **ValueError** - 如果 `size` 的值不是常数。 - **ValueError** - 如果输入 `x` 和 `offsets` 的batch_size不一致。 - **ValueError** - 如果 `offsets[1]` 不是2。 - **ValueError** - 如果输入 `x` 不是一个Tensor。