เทนเซอร์โฟลว์:: ปฏิบัติการ:: ถอดรหัสJpeg

ถอดรหัสภาพที่เข้ารหัส JPEG เป็นเทนเซอร์ uint8

สรุป

channels attr ระบุจำนวนช่องสีที่ต้องการสำหรับภาพที่ถอดรหัส

ค่าที่ยอมรับคือ:

• 0: ใช้จำนวนช่องสัญญาณในภาพที่เข้ารหัส JPEG
• 1: ส่งออกภาพระดับสีเทา
• 3: ส่งออกภาพ RGB

หากจำเป็น รูปภาพที่เข้ารหัส JPEG จะถูกแปลงให้ตรงกับจำนวนช่องสีที่ต้องการ

ratio Attr ช่วยให้สามารถลดขนาดรูปภาพตามตัวประกอบจำนวนเต็มในระหว่างการถอดรหัส ค่าที่อนุญาตคือ 1, 2, 4 และ 8 ซึ่งเร็วกว่าการลดขนาดรูปภาพในภายหลังมาก

op นี้ยังรองรับการถอดรหัส PNG และ GIF ที่ไม่ใช่ภาพเคลื่อนไหวเนื่องจากอินเทอร์เฟซเหมือนกัน แม้ว่าการใช้ tf.image.decode_image จะสะอาดกว่าก็ตาม

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
• เนื้อหา: 0-D รูปภาพที่เข้ารหัส JPEG

แอ็ตทริบิวต์ทางเลือก (ดู Attrs ):

• ช่อง: จำนวนช่องสีสำหรับภาพที่ถอดรหัส
• อัตราส่วน: อัตราส่วนการลดขนาด
• fancy_upscaling: หากเป็นจริง ให้ใช้การอัปสเกลของโครมาที่ช้ากว่าแต่ดีกว่า (เฉพาะ yuv420/422 เท่านั้น)
• try_recover_truncated: หากเป็นจริงให้ลองกู้คืนรูปภาพจากอินพุตที่ถูกตัดทอน
• Accepted_fraction: เศษส่วนขั้นต่ำที่ต้องการของบรรทัดก่อนที่จะยอมรับอินพุตที่ถูกตัดทอน
• dct_method: สตริงที่ระบุคำใบ้เกี่ยวกับอัลกอริทึมที่ใช้สำหรับการขยายการบีบอัด ค่าเริ่มต้นเป็น "" ซึ่งแมปกับค่าเริ่มต้นเฉพาะระบบ ค่าที่ถูกต้องในปัจจุบันคือ ["INTEGER_FAST", "INTEGER_ACCURATE"] คำใบ้อาจถูกละเว้น (เช่น ไลบรารี jpeg ภายในเปลี่ยนเป็นเวอร์ชันที่ไม่มีตัวเลือกเฉพาะนั้น)

ผลตอบแทน:

• Output : 3-D พร้อมรูปทรง [height, width, channels] ..

คุณลักษณะสาธารณะ

::tensorflow::Output image

Operation operation

 DecodeJpeg(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input contents
)

 DecodeJpeg(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input contents,
  const DecodeJpeg::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs AcceptableFraction(
  float x
)

Attrs Channels(
  int64 x
)

Attrs DctMethod(
  StringPiece x
)

Attrs FancyUpscaling(
  bool x
)

Attrs Ratio(
  int64 x
)

Attrs TryRecoverTruncated(
  bool x
)