TensorFlow函數(shù)教程：tf.io.decode_and_crop_jpeg

tf.io.decode_and_crop_jpeg函數(shù)

別名：

• tf.image.decode_and_crop_jpeg
• tf.io.decode_and_crop_jpeg

tf.io.decode_and_crop_jpeg(
    contents,
    crop_window,
    channels=0,
    ratio=1,
    fancy_upscaling=True,
    try_recover_truncated=False,
    acceptable_fraction=1,
    dct_method='',
    name=None
)

將JPEG編碼圖像解碼并裁剪為uint8張量。

參數(shù)channels指示解碼圖像的所需數(shù)量的顏色通道。

可接受的值是：

• 0：使用JPEG編碼圖像中的通道數(shù)。
• 1：輸出灰度圖像。
• 3：輸出RGB圖像。

如果需要，轉(zhuǎn)換JPEG編碼的圖像以匹配所請求的顏色通道數(shù)。

參數(shù)ratio允許在解碼期間通過整數(shù)因子縮小圖像。允許的值為：1，2，4和8。這比稍后縮小圖像要快得多。

它相當于解碼和裁剪的組合，但僅通過解碼部分jpeg圖像更快。

參數(shù)：

• contents：string類型的0-d Tensor。JPEG編碼的圖像。
• crop_window：int32類型的1-d Tensor。裁剪窗口：[crop_y，crop_x，crop_height，crop_width]。
• channels：可選的int。默認為0。解碼圖像的顏色通道數(shù)。
• ratio：可選的int。默認為1。降尺度比率。
• fancy_upscaling：可選的bool。默認為True。如果為true，則使用較慢但更好的色度平面升級（僅限yuv420 / 422）。
• try_recover_truncated：可選的bool。默認為False。如果為true，則嘗試從截斷的輸入中恢復(fù)圖像。
• acceptable_fraction：可選的float。默認為1。接受截斷輸入之前所需的最小行數(shù)。
• dct_method：可選的string。字符串指定有關(guān)用于解壓縮的算法的提示。當前有效值為["INTEGER_FAST", "INTEGER_ACCURATE"]?？梢院雎蕴崾荆ɡ纾瑑?nèi)部jpeg庫更改為沒有該特定選項的版本。）
• name：操作的名稱（可選）。

返回：

uint8類型的Tensor。