tf.raw_ops.DecodeImage
Функция для decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg и decode_png.
tf.raw_ops.DecodeImage(
contents,
channels=0,
dtype=tf.dtypes.uint8,
expand_animations=True,
name=None
)
Определяет, является ли изображение BMP, GIF, JPEG или PNG, и выполняет соответствующее действие для преобразования входной строки байтов в тензор типа dtype.
Примечание: decode_gif возвращает 4-мерный массив [количество_кадров, высота, ширина, 3], в отличие от decode_bmp, decode_jpeg и decode_png, которые возвращают 3-мерные массивы [высота, ширина, количество_каналов]. Убедитесь, что вы учитываете это при построении графа, если вы используете GIF-файлы совместно с BMP, JPEG и/или PNG-файлами. В качестве альтернативы задайте аргумент expand_animations этой функции в значение False, в этом случае операция вернёт 3-мерные тензоры и обрезает анимированные GIF-файлы до первого кадра.
Примечание: Если первый кадр анимированного GIF-файла не занимает весь холст (максимальная ширина кадра x максимальная высота кадра), то незанятые области (в первом кадре) заполняются нулями (черным цветом). Для кадров после первого кадра, которые не занимают весь холст, используется предыдущий кадр для заполнения незанятых областей.
| Аргументы | |
|---|---|
contents | A Tensor типа string. 0-D. Кодированные байты изображения. |
channels | Необязательный int. По умолчанию 0. Количество цветовых каналов для декодированного изображения. |
dtype | Необязательный tf.DType из: tf.uint8, tf.uint16, tf.float32. По умолчанию tf.uint8. Желаемый тип DType возвращаемого тензора. |
expand_animations | Необязательный bool. По умолчанию True. Управляет формой выходного тензора. Если True, возвращаемый оператор создаст 3-мерный тензор для PNG, JPEG и BMP файлов; и 4-мерный тензор для всех GIF-файлов, анимированных или нет. Если False, возвращаемый оператор создаст 3-мерный тензор для всех типов файлов и обрезает анимированные GIF-файлы до первого кадра. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
A Tensor типа dtype. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/raw_ops/DecodeImage