确定性地随机化 jpeg 编码质量以引入 jpeg 噪声。
用法
tf.image.stateless_random_jpeg_quality(
image, min_jpeg_quality, max_jpeg_quality, seed
)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。 -
seed形状 [2] 张量，随机数生成器的种子。必须具有数据类型int32或int64。 (使用 XLA 时，仅允许使用int32。)
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。
在给定相同的 seed 的情况下保证相同的结果，与调用函数的次数无关，也与全局种子设置无关(例如 tf.random.set_seed )。
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, 2, 3],
[4, 5, 6]],
[[7, 8, 9],
[10, 11, 12]]]
x_uint8 = tf.cast(x, tf.uint8)
seed = (1, 2)
tf.image.stateless_random_jpeg_quality(x_uint8, 75, 95, seed)
<tf.Tensor:shape=(2, 2, 3), dtype=uint8, numpy=
array([[[ 0, 4, 5],
[ 1, 5, 6]],
[[ 5, 9, 10],
[ 5, 9, 10]]], dtype=uint8)>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.stateless_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。