随机改变 jpeg 编码质量以引入 jpeg 噪声。
用法
tf.image.random_jpeg_quality(
image, min_jpeg_quality, max_jpeg_quality, seed=None
)参数
-
image3D 图像。最后一个维度的大小必须是 1 或 3。 -
min_jpeg_quality要使用的最低 jpeg 编码质量。 -
max_jpeg_quality要使用的最大 jpeg 编码质量。 -
seedoperation-specific 种子。它将与graph-level 种子一起使用，以确定将在此操作中使用的真实种子。请参阅set_random_seed 的文档以了解它与graph-level 随机种子的交互。
返回
-
调整后的图像，形状和 DType 与
image相同。
抛出
-
ValueError如果min_jpeg_quality或max_jpeg_quality无效。
min_jpeg_quality 必须在区间 [0, 100] 且小于 max_jpeg_quality 。 max_jpeg_quality 必须在区间 [0, 100] 中。
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.random_jpeg_quality(x, 75, 95)
<tf.Tensor:shape=(2, 2, 3), dtype=float32, numpy=...>要在给定 seed 值的情况下生成确定性结果，请使用 tf.image.stateless_random_jpeg_quality 。与使用seed 参数和tf.image.random_* ops 不同，tf.image.stateless_random_* ops 保证相同的结果给定相同的种子，而与调用函数的次数无关，并且与全局种子设置无关(例如 tf.random.set_seed )。
相关用法
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- Python tf.image.flip_left_right用法及代码示例
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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.random_jpeg_quality。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。