調整 RGB 圖像的飽和度。
用法
tf.image.adjust_saturation(
image, saturation_factor, name=None
)參數
-
imageRGB 圖像或圖像。最後一個維度的大小必須為 3。 -
saturation_factor浮點數。乘以飽和度的因子。 -
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輸入必須有 3 個通道
這是一種方便的方法，將 RGB 圖像轉換為浮點表示，將它們轉換為 HSV，向飽和度通道添加偏移量，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 圖像或圖像。通過將圖像轉換為 HSV 並將飽和度 (S) 通道乘以 saturation_factor 並進行裁剪來調整圖像飽和度。然後將圖像轉換回 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)>相關用法
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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_saturation。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。