tf.image.random_saturation

Настройте насыщенность RGB-изображений случайным коэффициентом.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.image.random_saturation

tf.image.random_saturation(
    image, lower, upper, seed=None
)

Эквивалентно adjust_saturation(), но использует saturation_factor случайно выбранное в интервале [lower, upper].

Пример использования:

x = [[[1.0, 2.0, 3.0],
      [4.0, 5.0, 6.0]],
    [[7.0, 8.0, 9.0],
      [10.0, 11.0, 12.0]]]
tf.image.random_saturation(x, 5, 10)
<tf.Tensor: shape=(2, 2, 3), dtype=float32, numpy=
array([[[ 0. ,  1.5,  3. ],
        [ 0. ,  3. ,  6. ]],
       [[ 0. ,  4.5,  9. ],
        [ 0. ,  6. , 12. ]]], dtype=float32)>

Аргументы
`image`	RGB-изображение или изображения. Размер последнего измерения должен быть 3.
`lower`	float. Нижняя граница для случайного коэффициента насыщенности.
`upper`	float. Верхняя граница для случайного коэффициента насыщенности.
`seed`	Семена, специфичные для операции. Будут использоваться совместно с семенами на уровне графа для определения реальных семян, которые будут использоваться в этой операции. См. документацию set_random_seed для взаимодействия с семенами случайности на уровне графа.

Возвращаемые значения
Измененное изображение(я), такая же форма и тип данных, как у `image`.

Исключения
`ValueError`	если `upper <= lower` или если `lower < 0`.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/image/random_saturation