Función Tensorflow.js tf.image.resizeBilinear()

Tensorflow.js es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para ejecutar modelos de aprendizaje automático, así como redes neuronales de aprendizaje profundo en el entorno del navegador o del Node.

La función .image.resizeBilinear() se usa para cambiar la escala bilineal de una imagen 3D individual o de un montón de imágenes 3D a una configuración diferente.

Sintaxis:

tf.image.resizeBilinear(images, size, alignCorners?, halfPixelCenters?)

Parámetros:  

• imágenes: Las imágenes indicadas de rango 4 o bien rango 3, que es de configuración [batch, height, width, inChannels]. Además, en caso de que sea de rango 3, entonces se presume el lote de uno. Puede ser del tipo tf.Tensor3D, tf.Tensor4D, TypedArray o Array.
• tamaño: La diferente configuración establecida [newHeight, newWidth] para reescalar las imágenes. Cada canal se vuelve a escalar uno por uno. Es de tipo [número, número].
• alignCorners: Es el parámetro opcional cuyo valor por defecto es falso. En caso de que sea cierto, la entrada se redimensiona por (nueva_altura – 1) / (altura – 1), que pone absolutamente en cola las cuatro esquinas de las imágenes indicadas, así como las imágenes reescaladas. Sin embargo, si es falso, se vuelve a escalar por new_height / height. Se trata de la misma manera con la dimensión de ancho. Es de tipo booleano .
• halfPixelCenters: Es el parámetro opcional cuyo valor por defecto es falso. Es de tipo booleano .

Valor devuelto: Devuelve tf.Tensor3D, o tf.Tensor4D.

Ejemplo 1: En este ejemplo, vamos a utilizar un tensor 4d y un parámetro de tamaño dentro de la función tf.image.resizeBilinear().

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

Producción:

Tensor
    [[[[4        , 7        ],
       [12.5     , 8        ],
       [21       , 9        ],
       [21       , 9        ]],

      [[6.666667 , 8.333333 ],
       [7.1666665, 16.666666],
       [7.666666 , 25       ],
       [7.666666 , 25       ]],

      [[8        , 9        ],
       [4.5      , 21       ],
       [1        , 33       ],
       [1        , 33       ]]]]

Ejemplo 2:  En este ejemplo, vamos a utilizar una array de elementos flotantes, alignCorners y halfPixelCenters.

// 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.resizeBilinear() method and
// Printing output
tf.image.resizeBilinear(arr, [1, 2], true, false).print();

Producción:

Tensor
    [[[[1.1, 1.7, 1.5      , 1.1      ],
       [1.7, 1.9, 8.1000004, 6.3000002]]]]

Referencia: https://js.tensorflow.org/api/latest/#image.resizeBilinear