Spec-Zone.ru › TensorFlow C++

tensorflow::ops::DecodeAndCropJpeg

#include <image_ops.h>

Декодирует и обрезает изображение в формате JPEG до тензора uint8.

Краткое описание

Атрибут channels задает требуемое количество цветовых каналов декодированного изображения.

Допустимые значения:

  • 0: использовать количество каналов в изображении JPEG.
  • 1: вывести изображение в оттенках серого.
  • 3: вывести изображение RGB.

При необходимости изображение JPEG преобразуется в соответствии с запрошенным количеством цветовых каналов.

Атрибут ratio позволяет уменьшить изображение в целое число раз во время декодирования. Допустимые значения: 1, 2, 4 и 8. Это намного быстрее, чем уменьшать изображение позже.

Операция эквивалентна сочетанию декодирования и обрезки, но выполняется гораздо быстрее, поскольку декодируется только часть изображения JPEG.

Аргументы:

  • scope: объект Scope
  • contents: скаляр. Изображение в формате JPEG.
  • crop_window: одномерный тензор. Окно обрезки: [crop_y, crop_x, crop_height, crop_width].

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

  • channels: количество цветовых каналов декодированного изображения.
  • ratio: коэффициент уменьшения.
  • fancy_upscaling: если значение равно true, использовать более медленное, но более качественное увеличение цветоразностных плоскостей (только yuv420/422).
  • try_recover_truncated: если значение равно true, попытаться восстановить изображение из усеченных входных данных.
  • acceptable_fraction: минимально необходимая доля строк, при которой усеченные входные данные считаются допустимыми.
  • dct_method: строка, задающая подсказку об алгоритме декомпрессии. По умолчанию используется "", что соответствует системному значению по умолчанию. Допустимые значения: ["INTEGER_FAST", "INTEGER_ACCURATE"]. Подсказка может быть проигнорирована (например, если внутренняя библиотека jpeg обновлена до версии, не поддерживающей этот параметр).

Возвращает:

  • Output: трехмерный тензор с формой [height, width, channels]..
Конструкторы и деструкторы
DecodeAndCropJpeg(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input contents, ::tensorflow::Input crop_window)
DecodeAndCropJpeg(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input contents, ::tensorflow::Input crop_window, const DecodeAndCropJpeg::Attrs & attrs)
Публичные атрибуты
image
::tensorflow::Output
operation
Operation
Публичные функции
node() const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Output() const
Публичные статические функции
AcceptableFraction(float x)
Attrs
Channels(int64 x)
Attrs
DctMethod(StringPiece x)
Attrs
FancyUpscaling(bool x)
Attrs
Ratio(int64 x)
Attrs
TryRecoverTruncated(bool x)
Attrs
Структуры
tensorflow::ops::DecodeAndCropJpeg::Attrs

Методы установки необязательных атрибутов для DecodeAndCropJpeg.

Публичные атрибуты

image

::tensorflow::Output image

operation

Operation operation

Публичные функции

DecodeAndCropJpeg

 DecodeAndCropJpeg(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input contents,
  ::tensorflow::Input crop_window
)

DecodeAndCropJpeg

 DecodeAndCropJpeg(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input contents,
  ::tensorflow::Input crop_window,
  const DecodeAndCropJpeg::Attrs & attrs
)

node

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output

operator::tensorflow::Output() const 

Публичные статические функции

AcceptableFraction

Attrs AcceptableFraction(
  float x
)

Channels

Attrs Channels(
  int64 x
)

DctMethod

Attrs DctMethod(
  StringPiece x
)

FancyUpscaling

Attrs FancyUpscaling(
  bool x
)

Ratio

Attrs Ratio(
  int64 x
)

TryRecoverTruncated

Attrs TryRecoverTruncated(
  bool x
)

© 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/cc/class/tensorflow/ops/decode-and-crop-jpeg

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API