テンソルフロー::作戦::デコードとクロップJpeg

JPEG エンコードされたイメージを uint8 テンソルにデコードしてトリミングします。

まとめ

attr channelsデコードされたイメージに必要なカラー チャネルの数を示します。

受け入れられる値は次のとおりです。

• 0: JPEG エンコード画像のチャネル数を使用します。
• 1: グレースケール画像を出力します。
• 3: RGB画像を出力します。

必要に応じて、JPEG エンコードされた画像は、要求されたカラー チャネルの数に一致するように変換されます。

アトリビュートratioすると、デコード中にイメージを整数倍にダウンスケーリングできます。許可される値は、1、2、4、および 8 です。これは、後で画像をダウンスケールするよりもはるかに高速です。

これはデコードとクロップの組み合わせと同等ですが、部分的な JPEG 画像をデコードするだけではるかに高速になります。

引数:

• スコープ:スコープオブジェクト
• 内容: 0-D。 JPEG エンコードされた画像。
• クロップウィンドウ: 1-D。クロップウィンドウ: [crop_y、crop_x、crop_height、crop_width]。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

• チャネル: デコードされたイメージのカラー チャネルの数。
• 比率: ダウンスケーリング比率。
• fancy_upscaling: true の場合、クロマ プレーンの低速だが優れたアップスケーリングを使用します (yuv420/422 のみ)。
• try_recover_truncated: true の場合、切り詰められた入力から画像を復元しようとします。
• accept_fraction: 切り捨てられた入力が受け入れられる前に必要な最小行数の割合。
• dct_method: 解凍に使用されるアルゴリズムに関するヒントを指定する文字列。デフォルトは「」で、システム固有のデフォルトにマップされます。現在有効な値は ["INTEGER_FAST"、"INTEGER_ACCURATE"] です。ヒントは無視される場合があります (例: 内部 JPEG ライブラリがその特定のオプションを持たないバージョンに変更される)。

戻り値:

• Output : 形状[height, width, channels]を持つ 3-D ..

パブリック属性

::tensorflow::Output image

Operation operation

 DecodeAndCropJpeg(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input contents,
  ::tensorflow::Input crop_window
)

 DecodeAndCropJpeg(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input contents,
  ::tensorflow::Input crop_window,
  const DecodeAndCropJpeg::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
)