tf.image.stateless_random_saturation

Изменение насыщенности RGB-изображений случайным коэффициентом детерминированным образом.

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

Эквивалентно adjust_saturation() , но использует случайным образом выбранное значение saturation_factor в интервале [lower, upper).

Гарантирует одинаковые результаты при одинаковом seed независимо от того, сколько раз вызывается функция, и независимо от настроек глобального генератора случайных чисел (например, tf.random.set_seed).

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]]]
seed = (1, 2)
tf.image.stateless_random_saturation(x, 0.5, 1.0, seed)
<tf.Tensor: shape=(2, 2, 3), dtype=float32, numpy=
array([[[ 1.1559395,  2.0779698,  3.       ],
        [ 4.1559396,  5.07797  ,  6.       ]],
       [[ 7.1559396,  8.07797  ,  9.       ],
        [10.155939 , 11.07797  , 12.       ]]], dtype=float32)>

Аргументы
`image`	RGB-изображение или изображения. Размер последнего измерения должен быть 3.
`lower`	Вещественное число. Нижняя граница для случайного коэффициента насыщенности.
`upper`	Вещественное число. Верхняя граница для случайного коэффициента насыщенности.
`seed`	Тензор формы [2], семя для генератора случайных чисел. Должен иметь тип `int32` или `int64`. (При использовании XLA разрешен только тип `int32`.)

Возвращаемое значение
Измененное изображение(я), такой же формы и типа, что и `image`.

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

© 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/image/stateless_random_saturation