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Python tf.image.adjust_hue用法及代碼示例


調整 RGB 圖像的色調。

用法

tf.image.adjust_hue(
    image, delta, name=None
)

參數

  • image RGB 圖像或圖像。最後一個維度的大小必須為 3。
  • delta 浮點數。向色調通道添加多少。
  • name 此操作的名稱(可選)。

返回

  • 調整後的圖像，形狀和 DType 與 image 相同。

拋出

  • InvalidArgumentError 圖片必須至少有 3 個維度。
  • InvalidArgumentError 最後一個維度的大小必須為 3。

這是一種方便的方法，可將 RGB 圖像轉換為浮點表示，將其轉換為 HSV，向色調通道添加偏移量，再轉換回 RGB，然後再轉換回原始數據類型。如果多個調整鏈接在一起，建議盡量減少冗餘轉換的數量。

image 是 RGB 圖像。通過將圖像轉換為 HSV 並將色調通道 (H) 旋轉 delta 來調整圖像色調。然後將圖像轉換回 RGB。

delta 必須在區間 [-1, 1] 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.adjust_hue(x, 0.2)
<tf.Tensor:shape=(2, 2, 3), dtype=float32, numpy=
array([[[ 2.3999996,  1.       ,  3.       ],
        [ 5.3999996,  4.       ,  6.       ]],
      [[ 8.4      ,  7.       ,  9.       ],
        [11.4      , 10.       , 12.       ]]], dtype=float32)>

使用示例：

image = [[[1, 2, 3], [4, 5, 6]],
         [[7, 8, 9], [10, 11, 12]],
         [[13, 14, 15], [16, 17, 18]]]
image = tf.constant(image)
tf.image.adjust_hue(image, 0.2)
<tf.Tensor:shape=(3, 2, 3), dtype=int32, numpy=
array([[[ 2,  1,  3],
      [ 5,  4,  6]],
     [[ 8,  7,  9],
      [11, 10, 12]],
     [[14, 13, 15],
      [17, 16, 18]]], dtype=int32)>

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.image.adjust_hue。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。