공개 최종 클래스 DecodeJpeg
JPEG로 인코딩된 이미지를 uint8 텐서로 디코딩합니다.
'channels' 속성은 디코딩된 이미지에 대해 원하는 색상 채널 수를 나타냅니다.
허용되는 값은 다음과 같습니다.
- 0: JPEG 인코딩 이미지의 채널 수를 사용합니다.
- 1: 회색조 이미지를 출력합니다.
- 3: RGB 이미지를 출력합니다.
attr 'ratio'를 사용하면 디코딩 중에 이미지를 정수 인자로 축소할 수 있습니다. 허용되는 값은 1, 2, 4, 8입니다. 이는 나중에 이미지 크기를 축소하는 것보다 훨씬 빠릅니다.
이 작업은 인터페이스가 동일하기 때문에 PNG 및 애니메이션이 아닌 GIF 디코딩도 지원하지만 tf.io.decode_image
사용하는 것이 더 깔끔합니다.
중첩 클래스
수업 | DecodeJpeg.옵션 | DecodeJpeg 의 선택적 속성 |
상수
끈 | OP_NAME | TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
정적 DecodeJpeg.Options | AcceptableFraction (부동 허용 분수) |
출력 < TUint8 > | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
정적 DecodeJpeg.Options | 채널 (긴 채널) |
정적 DecodeJpeg | |
정적 DecodeJpeg.Options | dctMethod (문자열 dctMethod) |
정적 DecodeJpeg.Options | fancyUpscaling (부울 fancyUpscaling) |
출력 < TUint8 > | 이미지 () '[높이, 너비, 채널]' 모양의 3D.. |
정적 DecodeJpeg.Options | 비율 (롱 비율) |
정적 DecodeJpeg.Options | tryRecoverTruncated (부울 tryRecoverTruncated) |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "DecodeJpeg"
공개 방법
공개 정적 DecodeJpeg.Options allowedFraction (Float allowedFraction)
매개변수
허용 가능한 분수 | 잘린 입력이 허용되기 전에 필요한 최소 행 비율입니다. |
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공개 출력 < TUint8 > asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 DecodeJpeg 생성 ( 범위 범위, 피연산자 < TString > 내용, 옵션... 옵션)
새로운 DecodeJpeg 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
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내용물 | 0-D. JPEG로 인코딩된 이미지입니다. |
옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- DecodeJpeg의 새로운 인스턴스
공개 정적 DecodeJpeg.Options dctMethod (문자열 dctMethod)
매개변수
dct방법 | 압축 해제에 사용되는 알고리즘에 대한 힌트를 지정하는 문자열입니다. 기본값은 시스템별 기본값에 매핑되는 ""입니다. 현재 유효한 값은 ["INTEGER_FAST", "INTEGER_ACCURATE"]입니다. 힌트는 무시될 수 있습니다(예: 내부 jpeg 라이브러리가 해당 특정 옵션이 없는 버전으로 변경됩니다.) |
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공개 정적 DecodeJpeg.Options fancyUpscaling (부울 fancyUpscaling)
매개변수
팬시업스케일링 | true인 경우 크로마 평면의 더 느리지만 더 나은 스케일링을 사용합니다(yuv420/422에만 해당). |
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공개 정적 DecodeJpeg.Options tryRecoverTruncated (부울 tryRecoverTruncated)
매개변수
tryRecover잘린 부분 | true인 경우 잘린 입력에서 이미지를 복구하려고 시도합니다. |
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