调整 RGB 图像的饱和度。
用法
tf.image.adjust_saturation(
image, saturation_factor, name=None
)参数
-
imageRGB 图像或图像。最后一个维度的大小必须为 3。 -
saturation_factor浮点数。乘以饱和度的因子。 -
name此操作的名称(可选)。
返回
-
调整后的图像，形状和 DType 与
image相同。
抛出
-
InvalidArgumentError输入必须有 3 个通道
这是一种方便的方法，将 RGB 图像转换为浮点表示，将它们转换为 HSV，向饱和度通道添加偏移量，转换回 RGB，然后再转换回原始数据类型。如果多个调整链接在一起，建议尽量减少冗余转换的数量。
image 是 RGB 图像或图像。通过将图像转换为 HSV 并将饱和度 (S) 通道乘以 saturation_factor 并进行裁剪来调整图像饱和度。然后将图像转换回 RGB。
使用示例：
x = [[[1.0, 2.0, 3.0],
[4.0, 5.0, 6.0]],
[[7.0, 8.0, 9.0],
[10.0, 11.0, 12.0]]]
tf.image.adjust_saturation(x, 0.5)
<tf.Tensor:shape=(2, 2, 3), dtype=float32, numpy=
array([[[ 2. , 2.5, 3. ],
[ 5. , 5.5, 6. ]],
[[ 8. , 8.5, 9. ],
[11. , 11.5, 12. ]]], dtype=float32)>相关用法
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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.image.adjust_saturation。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。