सार्वजनिक अंतिम वर्ग समायोजन संतृप्ति
एक या अधिक छवियों की संतृप्ति समायोजित करें.
`images` कम से कम 3 आयामों का एक टेंसर है। अंतिम आयाम की व्याख्या चैनल के रूप में की गई है, और यह तीन होना चाहिए।
इनपुट छवि को RGB कलरस्पेस में माना जाता है। वैचारिक रूप से, आरजीबी रंगों को पहले एचएसवी में मैप किया जाता है। फिर सभी संतृप्ति मानों को एक स्केल पर लागू किया जाता है, और फिर वापस आरजीबी कलरस्पेस में रीमैप किया जाता है।
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <T टीएनंबर बढ़ाता है > समायोजन संतृप्ति <T> | |
| आउटपुट <T> | आउटपुट () रंग-समायोजित छवि या छवियाँ। |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
स्थिर मान: "संतृप्ति समायोजित करें"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक एडजस्ट सेचुरेशन <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इमेज, ऑपरेंड < TFloat32 > स्केल)
एक नया एडजस्ट सैचुरेशन ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इमेजिस | समायोजित करने के लिए छवियाँ. कम से कम 3-डी. |
| पैमाना | संतृप्ति में जोड़ने के लिए एक फ्लोट स्केल। |
रिटर्न
- एडजस्ट सेचुरेशन का एक नया उदाहरण