tensorflow:: ops:: DecodeAndCropJpeg

JPEG形式でエンコードされた画像をデコードし、uint8テンソルに切り抜きます。

まとめ

attr channels 、デコードされた画像に必要なカラーチャンネルの数を示します。

許容される値は以下のとおりです。

• 0: JPEGエンコードされた画像のチャン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画像を出力する。

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ンネル数に合わせて変換されます。

attr ratio使用すると、デコード時に画像を整数係数で縮小できます。指定可能な値は 1、2、4、8 です。これは、後から画像を縮小するよりもはるかに高速です。

これはデコードとトリミングを組み合わせたものに相当しますが、JPEG画像の一部のみをデコードすることで、はるかに高速になります。

議論:

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

オプション属性（ Attrs参照）：

• チャンネル数：デコードされた画像のカラーチャンネル数。
• 比率：縮小率。
• fancy_upscaling: true の場合、クロマプレーン (yuv420/422 のみ) のアップスケーリングは遅くなりますが、よりきれいに処理されます。
• 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。
• acceptance_fraction: 入力が途中で途切れても受け入れられるために必要な最小行数。
• dct_method: string specifying a hint about the algorithm used for decompression. Defaults to "" which maps to a system-specific default. Currently valid values are ["INTEGER_FAST", "INTEGER_ACCURATE"]. The hint may be ignored (eg, the internal jpeg library changes to a version that does not have that specific option.)

返品:

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

公開属性

::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
)