如何解决了解tf.extract_image_patches从图像中提取补丁
该方法的工作原理如下：
-
ksizes用于确定每个面片的尺寸，即每个面片应包含多少像素。 -
strides表示原始图像中一个色块的开始与下一个连续色块的开始之间的间隙长度。 -
rates是一个数字，从本质上讲，我们的补丁应rates以原始图像中每个像素连续出现的像素跳了。（以下示例有助于说明这一点。） -
padding是“ VALID”（有效），意味着每个色块必须完全包含在图像中；或者是“ SAME”，这意味着允许色块不完整（其余像素将用零填充）。
import tensorflow as tf
n = 10
# images is a 1 x 10 x 10 x 1 array that contains the numbers 1 through 100 in order
images = [[[[x * n + y + 1] for y in range(n)] for x in range(n)]]
# We generate four outputs as follows:
# 1. 3x3 patches with stride length 5
# 2. Same as above, but the rate is increased to 2
# 3. 4x4 patches with stride length 7; only one patch should be generated
# 4. Same as above, but with padding set to 'SAME'
with tf.Session() as sess:
print tf.extract_image_patches(images=images, ksizes=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 5, 5, 1], rates=[1, 1, 1, 1], padding='VALID').eval(), '\n\n'
print tf.extract_image_patches(images=images, ksizes=[1, 3, 3, 1], strides=[1, 5, 5, 1], rates=[1, 2, 2, 1], padding='VALID').eval(), '\n\n'
print tf.extract_image_patches(images=images, ksizes=[1, 4, 4, 1], strides=[1, 7, 7, 1], rates=[1, 1, 1, 1], padding='VALID').eval(), '\n\n'
print tf.extract_image_patches(images=images, ksizes=[1, 4, 4, 1], strides=[1, 7, 7, 1], rates=[1, 1, 1, 1], padding='SAME').eval()
输出：
[[[[ 1 2 3 11 12 13 21 22 23]
[ 6 7 8 16 17 18 26 27 28]]
[[51 52 53 61 62 63 71 72 73]
[56 57 58 66 67 68 76 77 78]]]]
[[[[ 1 3 5 21 23 25 41 43 45]
[ 6 8 10 26 28 30 46 48 50]]
[[ 51 53 55 71 73 75 91 93 95]
[ 56 58 60 76 78 80 96 98 100]]]]
[[[[ 1 2 3 4 11 12 13 14 21 22 23 24 31 32 33 34]]]]
[[[[ 1 2 3 4 11 12 13 14 21 22 23 24 31 32 33 34]
[ 8 9 10 0 18 19 20 0 28 29 30 0 38 39 40 0]]
[[ 71 72 73 74 81 82 83 84 91 92 93 94 0 0 0 0]
[ 78 79 80 0 88 89 90 0 98 99 100 0 0 0 0 0]]]]
因此，例如，我们的第一个结果如下所示：
* * * 4 5 * * * 9 10
* * * 14 15 * * * 19 20
* * * 24 25 * * * 29 30
31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
* * * 54 55 * * * 59 60
* * * 64 65 * * * 69 70
* * * 74 75 * * * 79 80
81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
正如你可以看到，我们有2行2列价值的补丁，这是什么out_rows和out_cols有。
解决方法
我在tensorflow
API中找到了以下方法tf.extract_image_patches，但我不清楚其功能。
假设batch_size = 1，并且图像大小合适225x225x3，我们想提取大小合适的色块32x32。
此功能的行为如何？具体来说，文档中提到的输出张量的尺寸为[batch,out_rows,out_cols,ksize_rows *
ksize_cols * depth]，但什么out_rows和out_cols在未提及。
理想情况下，给定输入图像张量的大小1x225x225x3（其中1是批处理大小），我希望能够获得Kx32x32x3输出，其中K是补丁的总数，32x32x3是每个补丁的尺寸。张量流中是否有已经实现这一目标的东西？
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