decode_bmp, decode_gif, decode_jpeg ve decode_png için işlev.
Bir görüntünün BMP, GIF, JPEG veya PNG olup olmadığını algılar ve giriş bayt dizesini dtype türünde bir Tensor'a dönüştürmek için uygun işlemi gerçekleştirir.
NOT : decode_gif, 3 boyutlu dizileri [yükseklik, genişlik, sayı_kanalları] döndüren decode_bmp, decode_jpeg ve decode_png'nin tersine, 4 boyutlu bir dizi [kare sayısı, yükseklik, genişlik, 3] döndürür. GIF dosyalarını BMP, JPEG ve/veya PNG dosyalarıyla karıştırıyorsanız grafiğinizi oluştururken bunu dikkate aldığınızdan emin olun. Alternatif olarak, bu işlevin extend_animations bağımsız değişkenini False olarak ayarlayın; bu durumda işlem, 3 boyutlu tensörleri döndürür ve animasyonlu GIF dosyalarını ilk kareye kadar keser.
NOT : Animasyonlu bir GIF'in ilk karesi tuvalin tamamını kaplamıyorsa (maksimum çerçeve genişliği x maksimum çerçeve yüksekliği), boş alanları (ilk karede) sıfırlarla (siyah) doldurur. Tuvalin tamamını kaplamayan ilk kareden sonraki karelerde, boş alanları doldurmak için bir önceki kareyi kullanır.
İç İçe Sınıflar
| sınıf | DecodeImage.Options | DecodeImage için isteğe bağlı özellikler | |
Sabitler
| Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
| Çıkış <T> | Çıkış olarak () Tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
| statik DecodeImage.Options | kanallar (Uzun kanallar) |
| statik <T TNumber'ı genişletir > DecodeImage <T> | create ( Kapsam kapsamı, İşlenen < TString > içerikler, Class<T> dtype, Seçenekler... seçenekler) Yeni bir DecodeImage işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi. |
| statik DecodeImage < TUint8 > | oluştur ( Kapsam kapsamı, İşlenen < TString > içerikler, Seçenekler... seçenekler) Varsayılan çıktı türlerini kullanarak yeni bir DecodeImage işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi. |
| statik DecodeImage.Options | genişletmeAnimasyonları (Boolean genişletmeAnimasyonları) |
| Çıkış <T> | resim () "[yükseklik, genişlik, kanallar]" şeklinde 3 boyutlu veya "[çerçeve, yükseklik, genişlik, kanallar]" şeklinde 4 boyutlu. |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Genel Yöntemler
genel Çıkış <T> asOutput ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
genel statik DecodeImage.Options kanalları (Uzun kanallar)
Parametreler
| kanallar | Kodu çözülmüş görüntü için renk kanalı sayısı. |
|---|
public static DecodeImage <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen < TString > içerikler, Class<T> dtype, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir DecodeImage işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
Parametreler
| kapsam | mevcut kapsam |
|---|---|
| içindekiler | 0-D. Kodlanmış görüntü baytları. |
| dtype | Döndürülen Tensörün istenen DType'ı. |
| seçenekler | isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır |
İadeler
- DecodeImage'ın yeni bir örneği
public static DecodeImage < TUint8 > create ( Kapsam kapsamı, İşlenen < TString > içerikler, Seçenekler... seçenekler)
Varsayılan çıktı türlerini kullanarak yeni bir DecodeImage işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
| kapsam | mevcut kapsam |
|---|---|
| içindekiler | 0-D. Kodlanmış görüntü baytları. |
| seçenekler | isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır |
İadeler
- DecodeImage'ın yeni bir örneği
public static DecodeImage.Options extendAnimations (Boolean extendAnimations)
Parametreler
| genişletAnimasyonlar | Döndürülen operasyonun çıktı şeklini kontrol eder. True ise döndürülen işlem PNG, JPEG ve BMP dosyaları için 3 boyutlu bir tensör üretecektir; ve animasyonlu olsun veya olmasın tüm GIF'ler için 4 boyutlu bir tensör. Yanlışsa, döndürülen işlem tüm dosya türleri için 3 boyutlu bir tensör üretecek ve animasyonlu GIF'leri ilk kareye kadar kesecektir. |
|---|
genel Çıkış <T> resmi ()
"[yükseklik, genişlik, kanallar]" şeklinde 3 boyutlu veya "[çerçeve, yükseklik, genişlik, kanallar]" şeklinde 4 boyutlu.